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清华本科生获NeurIPS Math-AI 杰出论文奖：REBASE算法让小模型实现推理大突破
清华大学本科生伍垟圳的研究论文《推理Scaling Laws》荣获NeurIPS 2024 Math-AI杰出论文奖。该研究提出了小模型在结合高级推理算法后可实现比大模型更优的成本性能平衡，引入了REBASE新型树搜索算法以优化有限计算预算下的高效解搜策略，并证明了通过设计智能选择高质量解的推理算法可以显著提升性能。
豆包生成汉字，不是神秘的技术，而是好产品
设计圈最近因为AI生图带中文功能而热闹起来。豆包和即梦的新功能能生成工整的中文字体图片，取代了此前几百元一张的设计费。技术难点在于汉字生成的复杂性和控制一致性的难题，豆包通过打通大语言模型（LLM）与双模态图像理解（DIT）架构解决了问题，并在细节优化上取得了显著提升。尽管如此，可商用性才是关键因素，中国市场的字体版权保护生态和商业化考量使得真正落地的产品较少。
OpenAI附议Ilya预训练终结！“但Scaling Law还没死”
OpenAI成员Noam Brown讨论AI推理成本，提出Scaling Law新维度。他认为推理时间比数据规模更能提升AI性能，反驳预训练终结论，呼吁更多人关注推理计算能力。
直击CCAI大会：院士专家舌战激辩，20个AI案例C位出道，海淀无愧AI科技“梦工厂”
海淀区依托丰富的高校资源和顶尖人才，成功吸引了众多人工智能企业和独角兽企业。2024年中国人工智能大会在此召开，发布了多项白皮书和典型案例。大会旨在推动北京构建全球人工智能创新策源地和产业高地。
Scaling Law不总是适用！尤其在文本分类任务中，vivo AI Lab提出数据质量提升解决方法
vivo AI Lab提出数据质量提升(DQE)方法，通过更少的数据获得更高的文本分类任务准确率。实验表明，在多个数据集中DQE选择的数据比全量数据表现出显著的性能提升，并有效提升了大语言模型指令跟随能力。
网班科技 NetClass 完成纳斯达克上市，首次公开募股定价，筹集900万美元
网班科技(NETCLASS TECHNOLOGY INC.)于12月13日在纳斯达克上市，发行价格为每股5美元。该公司专注于智慧城市尤其是教育领域的技术创新和解决方案提供，计划将募集到的资金用于技术研发、市场推广等方面。