标题：300GB的AI研究揭示了’零样本’智能的真正局限性

摘要：尽管声称零样本泛化，但多模态模型如CLIP和Stable Diffusion在样本效率上存在不足，需要指数级更多数据学习罕见概念。新基准’Let It Wag!’揭示了当前训练范式的局限，呼吁采用数据为中心的方法构建通用AI。
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来源：Hackernoon

标题：Grok据Elon称’改进’，但现在引发更多担忧

摘要：Elon Musk宣布其AI聊天机器人Grok已重大升级，用户测试其政治、媒体等问题时，回答引发争议和关注。
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来源：Hackernoon

标题：’Let It Wag!’与机器学习在罕见概念上的局限

摘要：‘Let It Wag!’基准测试AI模型在罕见概念上的表现，发现分类和图像生成任务中一致表现不佳，暴露当前预训练数据集和模型泛化的根本弱点。
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来源：Hackernoon

标题：在合成数据上训练的AI模型仍遵循概念频率趋势

摘要：概念频率仍是零样本性能的可靠预测指标，即使控制样本相似性并使用合成数据集预训练后，AI模型仍依赖数据规模。
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来源：Hackernoon

标题：微软与Replit合作引入’氛围编码’至企业：AI代理让任何人无需代码即可构建软件

摘要：微软与Replit合作，整合其代理开发平台与Azure基础设施，使企业用户能用自然语言描述需求，创建生产级软件，无需编码专业知识。
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来源：Benzinga