一周AI新闻概况

　　从会出高数题的算法模型到MIT开源虚拟角色生成器，AI让生活更出彩，下面我们一起来看具体详情！

　　用AI生成高数题

　　MIT提出首个可出题的算法模型

　　DeepMind的一项研究登上《Nature》封面，通过引导直觉解决了两大数学难题；之后，OpenAI教GPT-3学会了上网，能够使用基于文本的Web浏览器。

　　MIT与哥伦比亚大学、哈佛大学、滑铁卢大学的联合研究团队发表了一篇长达114页的论文，提出了首个可以大规模自动解决、评分和生成大学水平数学问题的模型，可以说是人工智能和高等教育的一个重要里程碑。其实在这项研究之前，人们普遍认为神经网络无法解决高等数学问题。

　　原文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.15594.pdf

　　MIT开源虚拟角色生成器

　　登上《Nature Machine Intelligence》

　　来自意大利理工学院的一支研究团队致力于制造能够实现飞行的类人机器人。IIT的团队近期推出了一个新框架，可以估计未配备推力测量传感器的飞行多体系统的推力强度。Pucci和他的同事尝试为IIT打造的著名人形机器人iCub提供在地面上保持身体平衡的能力，例如单脚站立。

　　做到了这一点之后，他们开始致力于拓宽机器人的运动技能，使其可以在空中飞行和移动，团队将他们一直关注的研究领域称为「空中人形机器人」。而IIT研究者提出的推力估算框架极大地简化了飞行机器人的设计，并降低了制造成本。

　　原文链接：https://techxplore.com/news/2021-12-humanoid-robot.html

　　中国天眼FAST再次取得好消息

　　新研究登上Nature封面

　　1月6日，「中国天眼」在中性氢谱线测量星际磁场取得了重大进展，登上《Nature》封面。这是科学家依托「中国天眼」再次取得的一批重要科研成果。

　　该研究采用原创的中性氢窄线自吸收方法，并首次利用这种方法实现了塞曼效应的探测，获得了强度为3.8±0.3微高斯的高置信度星际磁场测量，为解决恒星形成三大经典问题之一的「磁通量问题」提供了重要的观测证据。

　　原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-04159-x

　　加速100倍，性能媲美SOTA

　　浙大提出无数据知识蒸馏新方法

　　为了解决知识蒸馏传统设置需要拥有原始训练数据的问题，有研究者提出了无数据知识蒸馏方法，但SOTA性能的DFKD方法仍然存在数据合成效率较低的问题，这使得无数据训练过程非常耗时，不适用于大规模训练任务。

　　来自浙江大学、新加坡国立大学等机构的研究者引入了一种有效的解决方案FastDFKD，其能够将DFKD加速一个数量级。不同于之前单独优化一组数据，该研究建议学习一个元合成器，可以寻求共同特征作为快速数据合成的初始化。

　　原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aTjJzPkNzRRVsHtLh--V8A

　　草图实时变身二次元老婆

　　还有512种参数可调

　　只要给出草图，AI都能把它变成二次元美少女，并且不论多草都行。

　　这是由日本插画网站Pixiv官方技术人员“业余”开发的AI，曾一度登顶日推趋势榜。作者还加入了512个参数滑块，可以对绘画风格、脸部投影、形状等多个方向进行修改，详细设置甚至到了8192种。

　　原文链接：https://twitter.com/t_takasaka/status/1478346974042923012

　　全球中文跨模生成模型

　　文心ERNIE-ViLG来了！

　　前不久，百度产业级知识增强大模型“文心”全景图亮相。

　　近日，其中的跨模态生成模型ERNIE-ViLG在百度文心官网开放体验入口，并放出了论文。文心ERNIE-ViLG参数规模达到100亿，是目前为止全球大规模中文跨模态生成模型，该模型首次通过自回归算法将图像生成和文本生成统一建模，增强模型的跨模态语义对齐能力，显著提升图文生成效果。

　　原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/D1QmA6N_mManEO8kKtQtlg

　　更多AI新闻相关，AI人工智能持续分享中！

　　推荐阅读：一周AI要闻概况