AI前沿：从合成数据到智能创作

本期“TAI快报”探讨了五篇AI前沿论文：

1. “Aether: Geometric-Aware Unified World Modeling”提出几何感知世界模型AETHER，仅用合成数据训练，实现零样本迁移到真实世界，显著提升空间推理能力。
2. “Graph neural networks extrapolate out-of-distribution for shortest paths”通过算法对齐和稀疏性正则化，让图神经网络从小图学到大图的最短路径，突破尺寸限制。
3. “FFN Fusion: Rethinking Sequential Computation in Large Language Models”创新并行化语言模型计算，加速推理1.7倍，降低成本35倍，同时保持性能。
4. “Modifying Large Language Model Post-Training for Diverse Creative Writing”通过“偏差”优化后训练，提升AI创作多样性，质量媲美顶尖模型。
5. “Nonlinear Multiple Response Regression and Learning of Latent Spaces”提出新方法从高维数据中高效学习潜空间，兼顾可解释性和效率。

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