研究人员利用GPT4-Vision构建了一个大规模高质量图文数据集ShareGPT4V，并在此基础上训练了一个7B模型，在多项多模态榜单上超越了其他同级模型。
如果从chatGPT正式发布算起，不到一年的时间，这场席卷全球的AI大模型风暴正在颠覆一切，包括此刻的中国企业。
一个非常好用的 ChatGPT 提示词技巧。
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。
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！
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！
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。”
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。
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。
