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来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。
AI 手机的「第一次世界大战」已经打响。
2022 年，Gavin Uberti 和 Chris Zhu 创立了 Etched.ai。他们从一开始就获得了包括 Ebay 前 CEO Devin Wenig 在内的 536 万美元的种子轮投资。在刚刚宣布融资 1.2 亿美元后，Etched 又发布了目前的最快的 AI 芯片 ——Etched chip。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
日前，旷视科技发布了一项新的开源 AI 人像视频生成框架 ——MegActor。基于该框架，用户只需输入一张静态的肖像图片，以及一段视频（演讲、表情包、rap）文件，即可生成一段表情丰富、动作一致的 AI 人像视频。
具身机器人爆发。
在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
图灵奖得主Hinton在他的访谈中提及「在未来20年内，AI有50%的概率超越人类的智能水平」，并建议各大科技公司早做准备，而评定大模型（包括多模态大模型）的「智力水平」则是这一准备的必要前提。
在商业需求更明确的未来，FPGA或ASIC将成为更优的底层计算设备。
在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。