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大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变，最近，我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展，它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是，GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而，与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展，这一点怎么强调也不为过。
我们塑造了工具，此后工具也塑造了我们。
一直以来，大模型的编程能力都备受关注，超强 AI 程序员 Devin 的问世更是将「AI 能否替代程序员」这一话题推上了风口浪尖。最近，Devin 也迎来了新对手 —— 初创公司 Cosine 推出的自主 AI 程序员 Genie。该公司表示，Genie 的表现轻松超越了 Devin，在第三方基准测试 SWE-bench 上的得分为 30%，而 Devin 的得分仅为 13.8%。
上海交通大学王德泉教授课题组在最新研究中提出了这样的一个问题。
苹果团队，又发布了新的开源成果——一套关于大模型工具调用能力的Benchmark。
在 GPT-4o 进 iPhone 之前，谷歌 Gemini 抢先了一步完成了手机版的落地。 周三凌晨，在人们期待 OpenAI 「草莓大模型」的时候，谷歌在 Made by Google 活动上正式发布了 Gemini Live，以及一系列 Pixel 硬件产品。
价值不在于模型，价值在于创造模型的人。
知识管理工具，如何走向AI时代？
争论并不能否定彼此的市场价值，两种市场需求会长期共存
长文本处理能力对LLM的重要性是显而易见的。在2023年初，即便是当时最先进的GPT-3.5，其上下文长度也仅限于2k，然而今日，128k的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。那你知道LLMs的长文本阅读能力如何评估吗？