ChatGPT 的功能目前已扩展到机器人领域，可以用语言直观控制如机械臂、无人机、家庭辅助机器人等的多个平台。这会改变人机交互的未来形式吗？

不过，用机器人拧瓶盖总觉得有点「大材小用」。

NLP 领域使用的技术不断地向其他领域扩展，如 CV 和多模态，鸿沟正在被打破。

测试时自适应方法在测试阶段指导模型进行快速无监督 / 自监督学习，是当前用于提升深度模型分布外泛化能力的一种强有效工具。

如今的人工智能圈，ChatGPT 等 AI 聊天机器人火的一塌糊涂，甚至让 Stack Overflow 访问量暴跌。

从大型语言模型（LLM）到多模态大型语言模型（MLLM），微软又迈出了重要一步。

「未来，人类和机器人比例可能会大于1:1，特斯拉汽车就是装载在轮子上的机器人。」

分子表示学习在 AI 辅助药物发现研究中起着至关重要的作用。在传统药物研发中，常用的分子对接模型需要进行大量的构型采样与优化，并筛选出较为稳定的结构。

在 2022 年一整年，本文作者符尧追踪了从 GPT-3 到 GPT-3.5 的全部版本迭代。

当自动驾驶汽车遭遇突发状况，而司机又并没有准备好接管车辆，那么此时，基础算法决定了汽车的命运。

本文回顾目标检测中必备的TOP模型，包括one-stage模型和two-stage模型。

大脑活动到图像，Stable Diffusion 能重建。

本周重要论文包括谷歌研究院和加州大学伯克利分校在文本到图像模型中引入人类反馈、以及微软最新的多模态大模型等。

目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，是许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像字幕、对象跟踪等。

统计了近三年引用量最高的 100 篇论文，我们发现……

通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。

机器之心编辑部 在领域泛化任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。

看到 ChatGPT 的华丽诞生，心情很复杂，既高兴、惊喜，也感到恐慌。

谷歌 CEO 皮查伊表示，「这项新突破让我们离大规模量子计算机更近了一步。」

直接提取真空零点能是在造永动机，违背能量守恒定律，现在有人通过从远处「借用」的方法实现了突破。