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职高女孩逆袭成双一流大学研究生：展现不凡毅力和努力

职高女孩赵殷樱的励志故事在社交媒体上引起了广泛关注。这位女孩用九年的时间逆袭成为双一流大学研究生，展现了她不凡的毅力和努力。赵殷樱的故事激励着我们不断前行，无论遇到多大的困难和挑战，我们都应该坚定信念，勇往直前。

职高女孩逆袭成双一流大学研究生：有梦想谁都了不起

近日，职高女孩赵殷樱用9年逆袭成为双一流大学研究生，引发关注。2012年，赵殷樱的中考成绩并不理想，于是她进入了职业高中，从那时起，她就坚定了高考的目标，并且经历了两次高考，最终成功考入了专科。如果能够勇敢地面对困难，积极寻找解决问题的方法，那么就能够逐渐克服障碍，向梦想迈进。

斯坦福大学研究生开发名为PIGEON的AI模型 仅通过几张照片找到你的位置

斯坦福大学的研究生们开发了一款名为PIGEON的应用程序，可以仅仅通过查看Google街景图像或其他图像来确定具体位置，其准确率令人印象深刻。根据预印本论文的数据，PIGEON可以以92%的准确率预测所拍摄国家，并且在40%的猜测中可以将位置定位在目标位置的25公里范围内。在将来的发展中，必须更加重视这些问题，并确保合适的保护措施得以实施。

天津破首例水军案：涉案金额800余万，主谋系36岁名牌大学研究生

据财经网消息，近日天津警方破获首例网络水军非法删帖案。民警历经半年，辗转九省市捣毁非法删帖炒作利益链条，共抓获嫌疑犯 16 名，涉案金额高达 800 余万元。

​斯坦福大学研究人员发布新机器学习方法C3PO：根据上下文定制大型语言模型

斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法，旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天，语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴，预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。

阿布扎比大学研究揭示：AI可逼真模仿人的手写风格

阿布扎比的莫哈默德·本·扎耶德人工智能大学的研究人员表示，他们已成功开发出一项技术，仅凭几段文字即可模仿某人的手写风格。这项研究表明，人工智能不仅可以生成逼真的语音克隆和深度伪造视频能模仿个体的书写方式。研究人员呼吁提高公众对技术潜在风险的认识，同时开发工具对抗伪造，类比为“开发防病毒软件”。

南洋理工大学研究人员推出研究人员发布Upscale-A-Video:利用文本提示提升视频超分辨率

新加坡南洋理工大学的研究人员成功发布了一项名为"Upscale-A-Video"的视频超分辨率技术，通过开创性的文本引导潜在扩散方法，旨在提升低质量视频的视觉质量。视频超分辨率领域面临着在真实场景中常见的多样且复杂的降质问题，包括但不限于降采样、噪音、模糊、闪烁和视频压缩等因素。NTU的研究不仅在技术上取得了显著进展，更为实现视频超分辨率的真实性和高质量提供了新的可能性。

首尔国立大学研究人员引入强化学习革新数字艺术拼贴

韩国首尔国立大学的研究人员致力于训练能够自主创作真正拼贴艺术品的AI代理人。目前市面上的AI工具可以生成类似拼贴的图像，但缺乏真正的创作过程的真实性。通过用户研究和客观评估的验证，这一突破为AI在艺术创作中开辟了新的道路，为机器在视觉艺术领域有意义地贡献创造了前景。

芝加哥大学研究人员推出3D画笔:使用文本生成局部风格化纹理的AI方法

芝加哥大学的研究人员与SnapResearch合作，推出了一种名为3D画笔的人工智能方法，通过文本描述自动生成网格上的局部语义区域的纹理。这一创新使得用户可以通过直观的、自由形式的文本输入控制纹理编辑，为各种网格描述其编辑。这一研究为3D建模和纹理编辑领域带来了新的可能性，为游戏、动画、电影等各个行业提供了更加高效和直观的纹理编辑工具。

斯坦福大学研究NOIR系统：实现用意念控制AI机器人

斯坦福大学最新研发的NOIR模型，成为一项引人注目的技术突破。这一通用型模型通过解码大脑信号，实现了人类通过思维来操控机器人的目标。这一突破性的技术将为未来的科技发展开辟新的方向，为社会的发展带来更多可能性。

斯坦福大学研究：通过自动偏好排名和NLP进展，降低大语言模型错误率

研究人员从斯坦福大学和UNCChapelHill共同努力解决了大语言模型产生的事实性错误的问题，这些错误被称为“幻觉”。在没有人工标记的情况下，研究人员通过微调LLMs，采用新颖的方法，以在开放式生成环境中提高事实准确性。对提取原子事实的简化方法进行调查，并将事实性调谐方法扩展到更大的模型，如GPT-4，提出了进一步探讨的建议。

全面的中文大语言模型评测来啦！香港中文大学研究团队发布

ChatGPT的一声号角吹响了2023年全球大语言模型的竞赛。2023年初以来，来自工业界和研究机构的各种大语言模型层出不穷，特别值得一提的是，中文大语言模型也如雨后春笋般，在过去的半年里不断涌现。”“对大模型能力认知和评测的研究本身，也一定会帮助研究团队理解和加强持续提高大模型的能力。

斯坦福大学研究人员提出MAPTree算法,改进决策树建模

决策树是一种广泛使用的著名机器学习算法，可用于分类和回归任务。斯坦福大学的研究人员在最新论文中提出了一种称为MAPTree的决策树归纳算法，这是基于贝叶斯决策树理论的一种改进方法。这项突破不仅利于决策树算法本身的发展，也为决策树在数据挖掘等领域的应用带来了新的契机。

斯坦福大学研究人员推AI框架DSPy:利用语言模型和检索模型解决复制任务

斯坦福大学的研究人员推出了一个名为DSPy的AI框架，用于利用语言模型和检索模型来解决各种高级任务。DSPy包含多种技术，可以提示和微调语言模型，改进其推理和检索增强。适合研究人员探索新的流程和任务，也方便实践者开发知识密集型NLP应用。

斯坦福大学研究：强化学习智能体能间接学习语言技能

斯坦福大学的研究团队在自然语言处理领域取得了突破性进展，探究了强化学习智能体是否能在没有明确语言监督的情况下间接学习语言技能。研究的主要焦点是探索强化学习智能体是否能够像通过与环境互动以实现非语言目标的方式学习语言技能。这些发现预计将推动自然语言处理的进步，并在理解和使用语言方面为人工智能系统的发展做出重要贡献。

东京大学研究人员：通过识别面部特征 AI可充当测谎仪

日本东京大学的研究人员提出了一种结合面部表情和脉搏率数据的机器学习方法，用于自动识别欺骗行为。他们的目标是开发一个公正可靠的系统，可以在与犯罪受害者、嫌疑人和心理健康问题个体的讯问中提供帮助。尽管数据集规模有限，但这项研究为有兴趣利用自动欺骗识别系统的面试官提供了基础，同时强调了在应用中道德考虑和法律合规的重要性。

苏黎世大学研究员开发SwissBERT多语言模型 针对瑞士小语种

瑞士苏黎世大学的研究人员开发了一种名为SwissBERT的多语言语言模型，用于瑞士的四种官方语言。瑞士研究人员在多语言任务上面临困难，因为每种语言都需要单独的语言模型其中一种语言甚至没有独立的神经语言模型。通过微调下游任务，该模型在未来的研究和非商业用途中可能具有潜力。

哈佛大学研究：体力劳动更多的男性生育能力更强

哈佛大学的研究人员在《人类生殖》期刊发表研究论文显示，与体力劳动较少的男性相比，在工作中需要经常举起或移动重物的男性，精子浓度和精子数量分别高出46%和44%。研究团队表示，我们已经知道运动与人类的多种健康益处有关，包括生殖健康，这项新研究表明，工作期间的身体活动也可能与男性生殖能力的提高有关。包括让心脑血管更好、有利于认知功能、促进新陈代谢、减少肝胆疾病患病风险、改善睡眠质量、缓解压力抑郁，以及让皮肤跟着受益等等。

休斯顿大学研究团队发现极其耐用的除冰材料 表层断裂控制技术是关键

好消息是，休斯顿大学的工程师们，刚刚提出了一套基于除冰表面涂层的新颖解决方案，且宣称其强度是其它先进材料的百倍...更棒的是，研究人员能够通过开发所谓的“断裂控制表面”，而从根本上控制这一过程...研究负责人HadiGhasemi表示：“开发除冰材料的一个主要挑战，就是寻找具有低冰粘附性和良好耐用性的材料”...如此一来，水冰就不会附着在材料上，不过更重要的一点，还是这种特殊“涂层”材料具有极高的强度...此外波音公司通过雨天高速测试发现，该材料的性能还优于当前最先进的航空航天材料......

阿斯顿大学研究人员希望借助AI交通灯系统大幅纾解交通拥堵

此外交通拥堵造成的额外汽油消耗，平均也高达 19 加仑 —— 相当于每年损失 1600 亿美元的时间和燃料...本文要为大家介绍的，第 21 届 AAMAS 会议论文集中收录的、来自阿斯顿大学研究团队的人工智能信号灯技术...为找到化解交通拥堵的最优解，阿斯顿大学研究人员先是构建出了一套拟真度与照片相仿的 Traffic 3D 交通模拟器场景...最后，如果一切顺利，研究人员希望他们能够从今年开始在真实道路上测试这套系统......