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浪潮信息发布源2.0基础大模型，并一口气开源了1026亿、518亿、21亿三个大模型！而在编程、推理、逻辑这些老大难问题上，源2.0都表现出了令人印象深刻的性能。
性能优于规模更大的模型。多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。
一个非常好用的 ChatGPT 提示词技巧。
Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」（block）依次堆叠起来，但每个「块」都比较复杂，由许多不同的组件组成，需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。
OpenAI员工曾在Altman被解雇的前一天发帖：AI正在自己编程！这一帖子被挖出后，更多内幕文件被曝出，表示Q*已经破解加密，AGI即将到来。
FB依赖AI推荐算法或付出沉重代价
字节被称为“App工厂”，不少市场声音对字节跳动将这一能力带到大模型时代抱有期待。字节跳动近期成立了一个新AI部门Flow，技术负责人为字节跳动技术副总裁洪定坤。一位知情人士告诉36氪，这一新部门的业务带头人，为字节大模型团队的负责人朱文佳。
AI陪伴赛道的终极奥义究竟是什么呢？在花了近10个的游戏时间，被美女包围后，我想或许答案被找到了！
来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。
八月华为第一个宣布将大模型接入手机助手，小米、OV 紧随其后。就连一向“慢半拍”的苹果和三星，一个悄悄招人；一个则宣布会将大模型带到最新的 Galaxy 旗舰机型。
前几天，英伟达发布了2024财年三季度财报，业绩再度大超预期——三季度营收181.2亿美元，同比增长205.5%；营业利润104.2亿美元，同比增长1633.7%。让人不禁想问一句，英伟达的潜力尽头在哪里？
3D 生成是 AI 视觉领域的研究热点之一。本文中，来自 Adobe 研究院和斯坦福大学等机构的研究者利用基于 transformer 的 3D 大型重建模型来对多视图扩散进行去噪，并提出了一种新颖的 3D 生成方法 DMV3D，实现了新的 SOTA 结果。
今年，大型语言模型改变了自动驾驶技术路线的竞争格局。特斯拉开始探索自动驾驶的世界模型，而中国企业加速推进自动驾驶技术，超过美国。
本文介绍了计算机科学家杰弗里·辛顿的观点，他开始担心人工智能可能对人类构成生存威胁。他认为人工智能系统可能开始自我思考，并试图取代或消灭人类文明。
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。
这年头，打造AI主播、虚拟人已然是见怪不怪了。现在还得给他们做配套的造型和布景？一款叫做梦之像的APP，专门就是干这事的。
思维链已经out啦！想让大模型会推理还是得靠知识库：基座模型还是ChatGPT，最新思维图谱技术在多个基准数据集上实现巨大性能提升！
最近，谷歌和微软双双发布了自家的AI课程，面向初学者，手把手教学，这是把人工智能领域的军备竞赛发展到了教育行业？
由南洋理工华人团队新提出的80亿参数多模态大模型OtterHD，不仅可以搞定让GPT-4V都发愁的难题，甚至还可以数出来《清明上河图》（局部）里到底有多少只骆驼！
LeCun最新访谈视频中，再次坦露了自己对开源AI的看法。超级AI终有一天会诞生，但不会主宰人类。
大家都在猜测，Q*是否就是「Q-learning + A*」。 AI大牛田渊栋也详细分析了一番，「Q*=Q-learning+A*」的假设，究竟有多大可能性。 与此同时，越来越多人给出判断：合成数据，就是LLM的未来。
比尔·盖茨一句爆料，成为机器学习社区热议焦点： “GPT-5不会比GPT-4好多少。”
“AI 取代摄影”，或许真的在一步步靠近？这两日，一个名为 Magnific 的 AI 图像增强工具在外网似有冒头趋势。部分 AI 圈内的设计师第一时间得到了测试机会，并在 X 上分享了使用感受，其中不乏像 Linus Ekenstam 这样的 KOL 以及领英高级首席设计师 Armando Sotoca 这样的人物。
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-context Learning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。
破除虚妄，务实求效。11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图，指引数智金融产业演进。
大模型狂飙至今，已逼近一周年。撇开最近戏剧化的高层动荡不谈，自北京时间 11月 7日 OpenAI的首届开发者大会（DevDay）以“AI春晚”之势炸场以来，ChatGPT的周活跃用户超过一亿，全球用户高涨的热情直接把 OpenAI的服务器给冲宕机了，于是上面这个不受待见的画面就频繁出现在了无数人的眼前，随之而来的是人们的沮丧、愤怒甚至恐慌。
AI可以被定义为是变革性的风口。
随着 AI 技术自动化决策、自我学习等特点，其在用户体验设计领域的应用也越来越广泛，甚至有点超出我们的预期。本着 “ 拥抱新科技之主动探索总比自动淘汰好 ”（不是） 的中心思想，我们成立了 AIGC 课题小组，希望能够总结归纳出现阶段AI在UX设计中的应用情况，结合一些实际的工作流程，谈谈 AI 对于设计工作效率方面的影响。
近日，在“双十一”售后潮中，不少网友吐槽在各大购物平台咨询售后问题时，遇见了大量“听不懂人话”的AI客服，“鸡同鸭讲”“答非所问”“原地绕弯”……浪费了时间又无法解决问题的消费者们纷纷抓狂：这到底是“智能”还是“智障”?
该篇文章是一位中国开发者对其开发的AI女友产品的失败总结。他通过讨论产品的开发过程、用户反馈以及经济压力等方面，总结了自己的教训和困惑。
