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就在刚刚，Meta最新发布的Transfusion，能够训练生成文本和图像的统一模型了！完美融合Transformer和扩散领域之后，语言模型和图像大一统，又近了一步。也就是说，真正的多模态AI模型，可能很快就要来了！
《黑神话：悟空》上线之后，各大资讯平台出现一批奇怪文章。它们开篇讲“震惊”，全文说“震撼”，然而没评测、没细节、没结论，如大圣爷毫毛化猴，面目雷同又空空如也，最后汇入百亿流量之中。
昆仑万维上半年业绩强劲，AI业务多点开花。
端侧大模型的真实需求仍需验证。
这篇文章对如何进行领域模型训练进行一个简单的探讨，主要内容是对 post-pretrain 阶段进行分析，后续的 Alignment 阶段就先不提了，注意好老生常谈的“数据质量”和“数据多样性”即可。
从尝到甜头到回到巅峰，还需几步？
Jamba是第一个基于 Mamba 架构的生产级模型。Mamba 是由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出的新架构，被视为 Transformer 架构的有力挑战者。
“在AI最火热的时候，我写了本小说。”
大模型进入“应用爆发元年”，落地再次成为AI竞速关键词。
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。