在2024杭州云栖大会上，阿里云发布了全新升级的通义灵码，升级后的通义灵码已经能够通过几句话快速完成需求理解、任务拆解、代码编写、BUG 修复和测试等多项开发任务。升级前，通义灵码仅能执行一些基础的辅助编程任务，现在这一进步将利好开发者，最快只需几分钟就能从零开始开发出一款应用，开发效率提升数十倍!据了解，自通义灵码推出以来，它已经成功入驻多家知名企业，包括中华财险、哈啰集团和长安汽车等，并且累计生成的代码已经超过了10亿行。另外，它不再局限于

今日，秘塔AI搜索宣布对编程类问题进行升级。秘塔AI搜索的新特性包括一键运行代码的能力，这意味着用户可以直接看到AI生成代码的执行结果。此外，秘塔AI搜索还增强了对编程错误的debug功能，帮助用户快速修复编译或运行时遇到的问题。

全球每年约72.5万人因蚊虫传播疾病死亡，其中蚊子位居首位，主要疾病为疟疾。为解决这一公共卫生危机，比尔·盖茨推出了两项创新技术：VectorCam和HumBug。VectorCam是一款AI驱动的手机应用，用户通过拍摄蚊子照片识别种类、性别及吸血状态，识别准确率高达90%，特别适用于乡村卫生团队，简化蚊子监测和疟疾控制。HumBug利用智能手机捕捉蚊子飞行音调，通过分析声音特征识别蚊子种类，自动监测能力强大。这两项技术面临的主要挑战是资金与政治因素影响其实施与推广。通过AI技术的应用，旨在全球范围内更有效地控制蚊子传播的疾病，最终目标是消灭疟疾。

AI画家在生成特定场景如“茶杯中的冰可乐”时遇到困难，揭示了文本图像不对齐问题。上海交通大学博士赵峻图及其团队发现，即使是最先进的AI模型也难以准确理解并实现文本描述的复杂概念，如透明玻璃杯与传统茶杯的差异。为解决这一问题，他们提出了Mixture of Concept Experts（MoCE）方法，利用大语言模型帮助AI理解隐藏概念，从而更精确地控制文本与图像之间的对齐。MoCE通过分阶段提供概念信息，显著提高了AI生成图像的准确性，减少了复杂概念对生成效果的影响，甚至在某些情况下超越了依赖大量数据标注的模型。研究还揭示了现有评价指标的局限性，强调了改进AI理解和再现人类创造力的必要性。未来工作将探索更复杂的不对齐场景，开发更高效的搜索算法，并持续优化数据集，以推动AI图像生成技术的发展。

["ChatGPT出现已读乱回症状，引起广泛讨论","用户体验受影响，引发社区用户疑惑和调侃","OpenAI已针对问题发布调试公告，并修复bug","网友们对ChatGPT发疯方式进行了分类和讨论"]

["<b>大模型的应用趋势</b>:文章提到基于大模型,人工智能快速渗入各行各业,但同时也暴露了大模型在逻辑推理上的缺陷。","<b>大模型的知识限制</b>: OpenAI创始成员直言,大模型的知识比你想象的要不完整的多。虚构和现实场景测试都表明,大模型存在“逆转诅咒”,无法进行逆向推理。","<b>大模型的可靠性存疑</b>:逻辑推理是大模型正确解决问题的基础。逆转诅咒表明大模型存在推理能力缺陷,这可能影响各类重要应用领域,大模型的可靠性存疑。"]

最近出现了一篇引起巨大争议的论文，标题声称通过 14 行代码可以击败 BERT 模型。然而，随后发现这个论文存在严重的 bug，修复后性能却变得极差。这一事件引发了学术界的讨论和质疑。