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蚂蚁华为阿里云罕见联手：AI医疗如何跨过落地鸿沟？
在AI医疗领域，蚂蚁集团、华为、阿里云罕见联手，共同推进AI技术在医疗领域的应用。此次合作旨在解决AI技术落地医院和临床实践中的关键问题，通过技术合作和数据共享，推动医疗智能化进程。
项目将重点关注在AI技术如何更好地服务于医生、医院和患者，通过开发和优化大模型，使得这些模型能够更贴近医疗场景，提高诊断效率和准确性。此外，合作还将涉及医疗数据的标准化和安全共享机制的建立，确保AI技术在医疗领域的可持续发展。
该合作项目不仅有望带来医疗行业的技术革新，也将为AI技术在实际应用中的落地提供宝贵的经验，对整个AI领域的发展具有深远意义。
腾讯有没有AGI理想
腾讯在AI领域的投入再次引起了广泛关注。据钛媒体报道，腾讯近期斥资3亿元，用于提升其AI业务的研发和市场推广能力。此举被视作腾讯对AI领域的高度重视，不仅提升了市场对其AI业务的信心，也为腾讯未来在AI领域的长远发展打下了坚实基础。
腾讯在AI领域的投入不仅体现在资金上，更体现在技术研究和应用落地的推进上。通过持续投入，腾讯希望能在AI技术的发展中占得先机，特别是在AGI（通用人工智能）这一前沿领域。
此次大手笔投资，不仅体现了腾讯对AI技术发展的坚定信念，也为其他企业提供了积极的示范作用，鼓励更多企业加大在AI领域的投入，共同推动AI技术的快速进步。
「注意力实际上是对数的」？七年前的Transformer还有新发现，Karpathy点赞
七年前的Transformer模型，在经过大量研究后，近日又有新的发现。研究人员提出，Transformer中的注意力机制实际上是对数形式的，这一发现引起了广泛的关注，尤其是获得了Karpathy的点赞。
研究人员指出，这一发现不仅对Transformer模型的理解带来了新的视角，也对其优化和改进提供了新的思路。通过对注意力机制的深入研究，可以进一步提升Transformer模型在自然语言处理等任务中的表现，进而推动整个AI领域的发展。
这一发现体现了AI研究领域的不断进步和深入探索，为未来AI技术的优化和应用提供了宝贵的研究基础，具有重要的学术和应用价值。
田渊栋和Sergey Levine参与开发新型RL算法，能通过多轮训练让智能体学会协作推理
田渊栋和Sergey Levine共同参与开发了一种新型的强化学习算法。这一算法通过多轮训练，能够让智能体学会协作推理，从而提升其在复杂环境中的表现。
研究人员指出，这一新型算法不仅提升了智能体的协作能力，也对强化学习领域的发展带来了新的启示。通过多轮训练，智能体能够更好地理解和处理环境中的复杂信息，从而提高任务完成的效率和质量。
这一研究成果不仅在理论层面有重要意义，也在实际应用中具有广阔前景，为未来智能体在复杂环境中的应用提供了新的可能。
用科幻建立AI行为准则？DeepMind提出首个此类基准并构建了机器人宪法
DeepMind近期提出了一种基于科幻小说的AI行为准则，旨在构建一个机器人宪法，为AI的伦理和行为提供指导。
研究人员指出，通过借鉴科幻小说中的设定和理念，可以更好地定义AI的行为规范，避免潜在的伦理问题。这一基准不仅对AI伦理的研究具有重要意义，也为未来AI技术的发展提供了新的思路。
DeepMind的这一创新性举措，不仅体现了其在AI伦理领域的前瞻性，也为整个AI领域的发展提供了宝贵的参考和借鉴。
地平线提出AlphaDrive，首个基于GRPO强化学习和规划推理实现自动驾驶大模型
地平线近期提出了一种名为AlphaDrive的自动驾驶大模型，该模型基于GRPO（Generalized Reinforcement Planning and Optimization）强化学习和规划推理，旨在提升自动驾驶技术的性能和安全性。
AlphaDrive模型通过结合强化学习和规划推理，能够更好地处理复杂的道路环境，提高自动驾驶系统的决策能力和应对能力。这一创新性技术不仅提升了自动驾驶领域的技术水平，也为未来智能驾驶的发展提供了新的方向。
地平线的这一研究成果，不仅在技术层面有重要突破，也为自动驾驶领域的未来发展提供了新的可能，具有重要的应用前景。
总结
今日AI领域的新闻涵盖了从AI医疗到自动驾驶等多个领域，体现了AI技术的广泛影响力和不断进步。通过蚂蚁、华为和阿里云的合作，AI医疗技术有望更好地服务于医生和患者；腾讯在AI领域的投入则展示了其对AGI的长远规划和坚定信念。此外，Transformer模型的新发现、新型RL算法的开发、DeepMind的机器人宪法以及AlphaDrive模型的提出，都体现了AI研究的不断深入和应用领域的不断拓展。这些进展不仅推动了AI技术的发展，也为未来AI应用的广泛普及奠定了坚实的基础。
作者：Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
文章来源：量子位, 机器之心, 钛媒体
编辑：小康