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盘点 | 当下最强的 AI art 生成模型 Stable Diffusion 最全面介绍
看点：程序员漫画家西乔撰文，包括：关于SD的模型效果展示、注册方式、参数设置、收费标准、版权问题、改进方法以及SD研发团队、技术、亮点和相关资源等介绍。
前沿 | 强化学习先驱Richard Sutton：将开发新型计算智能体
看点：强化学习三位领导者联文阐述Alberta Plan计划，它致力于理解和创建与复杂世界交互并预测和控制其感官输入信号的长寿命计算智能体。
资讯 | 谷歌提出OptFormer：用Transformer预测最好的超参，还能提前知道性能
看点：它是第一个基于 Transformer 的超参数调整框架之一，它使用灵活的基于文本的表示从大规模优化数据中学习。
盘点 | 国内人工智能领域高层次人才数据图鉴
看点：AI 2000学者名单里，美国学者数量位居第一、占比57.3，中国学者数量位居第二、占比11.6%；清华大学、香港中文大学、北京大学等高校院所以及阿里、腾讯、京东拥有的人才数排名前列，北京、港澳台、杭州等城市和区域排名靠前。
奖项 | 谭铁牛院士荣获国际模式识别最高奖
看点：这是该奖自1988年设立以来首次授予北美和欧洲地区以外的学者。
资讯 | 谷歌博客：使用机器学习促进印度母婴健康计划的参与
看点：该方案使用 NGO 的历史数据来预测哪些受益人将受益最多。
资讯 | DeepMind提出因果影响图：推断智能体动机，使其与设计者的要求保持一致
看点：因果影响图 (CID) 是一种对决策情况进行建模的方法，使我们能够对智能体的意图进行推理。
资讯 | OpenAI发布Alignment研究工作合集：三大支柱推进AGI对齐研究
看点：三大支柱：使用人类反馈训练 AI 系统、训练人工智能系统以协助人类评估、训练人工智能系统进行对齐研究
解读 | 消除伪影，利用 Lipschitz 约束来稳定“循环视频超分辨”的推理
看点：视频超分辨，Video super-resolution，即从低分辨率的视频中恢复出高质量的视频序列，是比图像超分辨更为困难的任务。
下载 | 最新《图神经网络》报告，意大利特伦托大学29页ppt建模阐述GNN 与GAT等
看点：讨论了图神经网络在各个领域的应用，并总结了它的开源代码、基准数据集和模型评估等。
综述 | AI-6G与元宇宙？爱尔兰东理最新《人工智能和6G与元宇宙:基本原理、挑战和未来研究趋势》综述，39页pdf涵盖263篇文献
看点：本文首先介绍了增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)和空间计算的背景和进展，然后介绍了AI和6G技术对于元宇宙的作用、相关用例和项目等。
