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。
该篇文章是一位中国开发者对其开发的AI女友产品的失败总结。他通过讨论产品的开发过程、用户反馈以及经济压力等方面，总结了自己的教训和困惑。
自去年ChatGPT生成式聊天机器人“横空出世”以来，全球人工智能研发竞赛日益白热化。如今，俄罗斯正在这场AI军备竞赛中争夺一席之地。 当地时间11月24日，俄罗斯总统普京在莫斯科举行的“人工智能世界之旅”国际会议期间宣布了一项新的国家人工智能发展战略计划，以对抗西方在AI领域存在“危险的”垄断影响。
近一年来，以ChatGPT为代表的大模型技术引发通用人工智能新一轮发展热潮，成为改变世界竞争格局的重要力量。与此同时，围绕人工智能治理的议题探讨显著增多，全球人工 、智能治理体系加速构建。我国人工智能治理框架和治理规则日渐成熟完善，积极开展技术工具和评估方法研发落地，推动人工智能治理从规则走向实践，力图为全球人工智能治理 ， 提供可行方案。
AGI 到底离我们还有多远？在 ChatGPT 引发的新一轮 AI 爆发之后，伯克利和香港大学的马毅教授领导的一个研究团队给出了自己的最新研究结果：包括 GPT-4 在内的当前 AI 系统所做的正是压缩。
大模型能否理解自己所说，Hinton和LeCun再次吵起来了。LeCun新论文证明，GPT-4回答问题准确率仅为15%，自回归模型不及人类。AI大佬的激战再次掀起。Hinton在线直接点名LeCun，说他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。 这意味着，他把自己的意见看得很重，而把许多其他同样有资格的专家的意见看得很轻
