頭條
英特爾推出新的人工智能芯片
https://finance.yahoo.com/news/intel-unveils-new-data-center-chip-with-focus-on-ai-growth-150001734.html
英特爾推出了第五代至強處理器，專注于云計算、網絡和邊緣使用場景的人工智能能力。這些芯片是英特爾在由英偉達主導的人工智能加速器市場競爭中的一部分戰略。
Atlassian歡迎人工智能加入團隊
https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-intelligence-ga
Atlassian在其云平臺推出了首批人工智能驅動的服務。利用20年的數據洞察，Atlassian Intelligence旨在通過自動化日常任務、加速個人生產力、澄清公司行話和賦能數據驅動決策來優化團隊合作。主要功能包括編輯器中的生成性人工智能、人工智能驅動的摘要和自然語言自動化。
研究
更好的節點分類的圖神經網絡
https://arxiv.org/abs/2312.09041v1
研究人員開發了一種名為DSF的新方法，以改進光譜圖神經網絡。通過引入特定節點的濾波器權重，DSF可以更好地處理復雜網絡，如萬維網。
評估并減輕語言模型決策中的歧視
https://www.anthropic.com/index/evaluating-and-mitigating-discrimination-in-language-model-decisions
本文討論了一種主動評估語言模型潛在歧視影響的方法。該方法包括為各種決策場景和人口信息變化生成一系列潛在提示。減輕正面和負面歧視的策略主要涉及仔細的提示工程。
SmooSeg：卓越的語義分割
https://arxiv.org/abs/2310.17874v1
這項研究介紹了一種名為SmooSeg的新方法，利用了圖像中相鄰特征通常具有相似含義的原理。
工程
開源媒體生成工具包（GitHub倉庫）
https://github.com/open-mmlab/Amphion
Amphion是一個新的媒體生成工具包。它支持音樂和語音，團隊正在迅速增加更多模型。
更快的擴散模型（GitHub倉庫）
https://github.com/hutaihang/faster-diffusion
對擴散模型中UNet編碼器的研究揭示了與解碼器相比的穩定行為。這一洞見導致了一種新的編碼器傳播方案，顯著加快了文本到圖像和文本到視頻生成等任務的過程。
Google Big Vision增加權重分片（GitHub倉庫）
https://github.com/google-research/big_vision
作為人工智能領域的隱藏寶石，Big Vision項目是研究和生產最先進視覺系統的絕佳庫。他們剛剛添加了權重分片功能，以便更容易在多節點系統上進行訓練。
雜七雜八
關于Jaxtyping的思考
https://kidger.site/thoughts/jaxtyping/
機器學習中的形狀錯誤難以調試，通常只有在嘗試運行模型時才會被捕獲。通過將形狀作為類型檢查，你可以消除這一挑戰的大部分，從而更快地開發。
Legaltech x AI：Lightspeed觀點
https://lsvp.com/legaltech-x-ai-the-lightspeed-view/
Lightspeed對與人工智能相關的法律技術景觀的看法既有趣又透明，從“對風險投資公司有利即對所有人有利”的視角來看。這里有一些有趣的洞察，只有時間才能告訴我們他們是否走在正確的軌道上。
新的序列混合器
https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2023-12-11-zoology2-based
Mamba（以及許多其他模型）的創造者發布了一篇很酷的博客文章，概述了基本的序列混合架構，與標準Transformer 相比，這些架構提供了相當顯著的速度提升。
競爭者正在追趕Nvidia
https://www.bigtechnology.com/p/the-competition-is-coming-for-nvidia
雖然人工智能領域一直處于泡沫狀態，但我們剛剛進入這個新世界秩序一年多，真正有趣的硅片尚未問世。然而，競爭格局正形成一場殘酷的戰斗，每個人都在向英偉達發起挑戰。
