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《DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models》
在快节奏的现代职场中，工作会议成为了日常工作中不可或缺的一部分。然而，频繁的会议往往伴随着大量的准备工作和沉重的负担，使得许多职场人士倍感压力。而Read AI的出现，正是为了减轻这一负担，让工作会议变得更加高效、轻松。
相信很多朋友都看过这篇论文，在 2023 年 3 月，一支来自加拿大滑铁卢大学、清华大学和新加坡管理大学的团队，发表了一篇大模型综述《A Survey of Large Language Models》.
在大算力的数字化时代下，大语言模型（LLM）以其令人瞩目的发展速度，正引领着技术的潮流
LLM界的「真·Open AI」，又来整顿AI圈了！
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题
吴恩达认为，AI Agent将在今年推动人工智能的大规模进步
如今，大型语言模型（LLM）已经成为了我们生活中的好帮手
相比一年前，有68%的美国医生改变观点，对生成式AI寄予厚望
据国外媒体报道，早在2021年，微软便率先推出了Copilot编程助手预览版，引起了广大软件开发者的热烈反响。他们非常看好这款助手的巨大潜力，并对其充满期待。
日前，360周鸿祎在第二十七届哈佛中国论坛炮轰百度李彦宏“开源不如闭源”的言论，称其胡说八道。有网友评论：当年的那个老周仿佛回来了
一位行业领袖对技术路线的断言甚至是“拉踩”，其影响，或许将远超公众预判
自 ChatGPT 问世以来，OpenAI 一直被认为是全球生成式大模型的领导者。2023 年 3 月，OpenAI 官方宣布，开发者可以通过 API 将 ChatGPT 和 Whisper 模型集成到他们的应用程序和产品中。在 GPT-4 发布的同时 OpenAI 也开放了其 API。
来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！
ChatGPT 拉开了大模型竞赛的序幕，Meta 似乎要后来居上了。 本周四，AI 领域迎来重大消息，Meta 正式发布了人们等待已久的开源大模型 Llama 3。
大模型发展至今，还能带给开发者哪些惊喜呢？ 在 4 月 16 日举办的 2024 百度 Create AI 开发者大会上，百度智能云扔下一颗「重磅炸弹」，重新定义了计算机的核心系统软件 —— 操作系统。
“你只要会说话，就可以成为一名开发者！”李彦宏在第五届百度AI开发者大会自信宣告上这样说道。
智东西4月17日消息，据《金融时报》4月16日报道，微软于4月16日宣布同意向阿布扎比AI集团G42进行15亿美元的投资。
最近一段时间，“字节的 Gauth 增长很猛”的消息，四处流传。在上周写完《作业帮出海，拿下200万MAU》的选题之后，我们怀着好奇心，看看字节的 Gauth 是不是真的如一些自媒体吹得那么神，毕竟作业帮的 Question.AI 体验下来，还是有一些 bug 的。
4 月 16-19 日，AI 公司「出门问问」在港交所招股。
在 2023 年的 “百模大战” 中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
龙年伊始，Sora横空出世。
AI伪造真人视频，门槛再次降低。 微软发布一张图生成数字人技术VASA-1，网友看过直呼“炸裂级效果”，比“AI刘强东还真”。
2024 年谷歌研究学者计划（Research Scholar Program）获奖名单公布了。获奖者最高将获得 6 万美元奖金，用于支持研究工作。
近期，硅谷 AI 公司 OpenAI 可谓是话题度拉满，先是一出「宫斗戏」引起舆论哗然，后是公布 Sora 效果炸裂受到了全网的一致好评。在这期间，一桩诉讼案件同样引爆了热点 —— 因 ChatGPT 涉嫌侵犯纽约时报著作权，OpenAI 及微软被起诉并要求支付巨额版权费 [1]。
在中国AIGC产业峰会的现场，20位大咖展开激辩。从软件应用、智能终端乃至具身智能等，AIGC正在全面席卷，「你好，新应用！」成为本届AIGC峰会主题。
Meta 于本周四正式发布 Llama 3，官方号称「有史以来最强大的开源大模型」。
Kim表示，一名英伟达的「中层」员工（不是工程师），18年来最大限度地利用了员工股票购买计划（ESPP），并牢牢抓住了这个「绿色黄金」
024 QS世界大学学科排名来了！总体和23年变化不大
LLM已经可以理解文本和图片了，也能够根据它们的历史知识回答各种问题，但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知
