凌晨1点，OpenAI突然扔出Sora 2核弹，AI视频迎来「GPT-3.5时刻」！一大批惊艳Demo放出，物理智能提升一大截，首次实现音画同步，人物一致性、可控性刷新SOTA。但最绝的还是Sora App，它的问世，或将彻底重塑短视频社交媒体的交互逻辑与社区互动方式。
DeepMind公开了有关Veo 3视频模型最新论文！论文提出了「帧链」（Chain-of-Frames，CoF），认为视频模型也可能像通用大模型一样具备推理能力。零样本能力的涌现，表明视频模型的「GPT-3时刻」来了。
AI时代的基建狂潮来了！Anthropic联合创始人Tom Brown直言：人类正踏上一场规模超越阿波罗登月、曼哈顿计划的算力竞赛。他，曾经线代只考70多，6月自学成才，加入OpenAI打造GPT-3，创立Anthropic……一路开挂堪比韦小宝，他正是AI时代最燃的注脚！
Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 是一名理论物理学家，研究兴趣广泛，涉及有效场论、粒子物理、宇宙学、散射振幅以及共形场论等。过去几年，他还与物理学家、计算机科学家们合作开展机器学习研究，包括神经模型以及 GPT-3 语言模型的 Scaling Law。
从「与GPT-3.5畅聊」到「ChatGPT」，OpenAI团队如何在混乱中拍板上线、又怎样被用户「点赞」调教成「赛博舔狗」？从产品发布、命名内幕、团队文化到AI时代核心竞争力，深度访谈揭开幕后全过程！
“不用纠结，现在是否到了具身的 GPT-3 时刻。”
自回归（AR）范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术，在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o，「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。
要理解上半场，看看它的赢家。你认为到目前为止最有影响力的 AI 论文是哪些？我尝试了斯坦福大学 224N 课程的测验，答案并不令人惊讶：Transformer、AlexNet、GPT-3 等等。这些论文有什么共同点？它们提出了一些训练更好模型的基本突破。但同样，它们通过在一些基准测试上展示一些（显著的）改进来发表论文。
今天凌晨，Runway的新版本Gen-4又试图解决AI视频的一个关键难题，让AI视频更靠近电影级。这一切都只发生在短短的2个多月内，很难想象今年AI会发展到什么程度，或许今年将会是GPT-3.5后真正的AI爆发年。
RAG工作发展时间线（2020年至今）。展示了RAG相关研究的三个主要领域：基础（包括RAG学习和RAG框架）、进阶和评估。关键的语言模型（GPT-3、GPT-4等）发展节点标注在时间线上。
