科技巨头们在AI领域的竞争日趋白热化，而最近曝光的一则消息再次将行业竞争的暗流涌动推向了台前。据TechCrunch获得的内部通信内容显示，负责改进谷歌Gemini人工智能模型的承包商，竟然在将其答案与Anthropic的竞品模型Claude的输出进行比较。此举引发了外界对于谷歌是否获得Anthropic授权使用Claude进行测试的合规性质疑。在科技公司竞相开发更优秀AI模型的当下，通常是通过行业基准测试来评估模型性能，而非由承包商耗费大量精力去评估竞争对手的AI回复。然而，据爆料，Gemini的承包商需

近日，谷歌的 Gemini 人工智能项目正在通过比较其输出结果与 Anthropic 公司的 Claude 模型来提升自身性能。据 TechCrunch 获得的内部通信记录显示，负责 Gemini 改进的承包商正在系统地评估这两种 AI 模型的回答。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在 AI 行业，模型的性能评估通常通过行业基准测试来进行，而不是让承包商逐一对比不同模型的答案。负责 Gemini 的承包商需要根据多个标准对模型的输出进行评分，包括真实性和详细程度。他们每次有多达30分钟的时间来判断 Gemini 和

据businessinsider报道，随着人工智能行业持续吸引投资和关注，埃隆·马斯克的 xAI 和萨姆·奥特曼的 OpenAI 之间的人才竞争愈发白热化。马斯克于今年8月提起诉讼，指控 OpenAI 通过"丰厚的报酬"来"让竞争对手挨饿"。为了验证马斯克的薪资指控，Business Insider 分析了两家公司2024年以来的特殊签证申请工资数据。研究发现，尽管两家公司在少数职位上的薪酬都远高于行业平均水平，但 OpenAI 的薪酬甚至超出了标准工资范围。公司在雇用持有 H-1B 等特殊签证的外国工人时提交的文件，为外界了解这

现如今，机器人依赖于智能（AI）做出自主决策，但决策方式往往是基于固定的，缺乏灵活性和人类情感挪威奥斯陆 RITMO 中心的研究员玛丽克・范・奥特迪克指出:“大多数人类决策都是直觉型，而当前的机器人无法做到这一点。” 她在即将于12月日进行的博士论文辩护中探讨了如何为机器人开发一种 “直觉”。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney范・奥特迪克的研究围绕人类与机器人的互动展开，尤其是人类直觉在其中的作用。在的实验中，当她将一台机器人带养老院时，机

在当今科技领域，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一个重要的多模态基础模型。它通过在大规模图像 - 文本对上使用对比学习损失，将视觉信号和文本信号结合到一个共享的特征空间中。CLIP 作为检索器，能够支持零 - shot 分类、检测、分割和图像 - 文本检索等多种任务。同时，作为特征提取器，它在几乎所有跨模态表示任务中占据主导地位，例如图像理解、视频理解以及文本到图像或视频生成。CLIP 的强大之处在于它能够将图像与自然语言相连接，并捕捉人类知识，这得益于其在大

EasyRec是一款基于语言模型的推荐系统，由香港大学团队开发。其独特之处在于通过文本行为对齐框架分析用户行为故事中的情感和细节，预测用户喜好，无需大量用户数据。该系统结合对比学习和协同语言模型，能准确预测新用户和新商品的喜好，特别是在零样本推荐场景中表现出色。EasyRec的即插即用特性使其易于集成到现有推荐系统中，提升性能。论文展示了EasyRec在多个真实世界数据集上的优秀表现，证明了其在推荐准确性上的优势。随着技术的不断发展，EasyRec有望在商业推荐系统和学术研究中发挥更大作用。

Agently Workflow（以下简称Agently）和LangGraph（以下简称LangGraph）是两个热门的框架模块，它们在功能、复杂工作流命题以及实现方案等方面存在着明显的差异。这一结论引起了业内的广泛讨论和关注。

["MIT和Google的研究人员合作开发了StableRep技术，通过AI生成图像训练详细高效的AI图像模型。","StableRep采用多正对比学习方法，使用数百万标记的合成图像进行训练，取得在ImageNet分类上的显著成就。","尽管取得成功，StableRep生成图像速度较慢，存在语义不匹配问题，底层模型需要在真实数据上进行初始训练。","技术已在GitHub上开源，可用于商业用途，但生成图像时间长，使用成本可能较高。"]

["人大最新研究警示数据增强对比学习需谨慎。","强对齐正样本或损害对比学习泛化能力。","更强数据增强可提升下游任务性能，但对齐性能下降。","研究揭示数据增强影响对比学习的机制。","提出寻求更优数据增强策略的信息论和谱角度。"]