多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。
她21岁创立AI公司，靠5%股份逆风翻盘！Lucy Guo如何从自学编程到辍学创业，超越Taylor Swift，成为全球最年轻的白手起家女亿万富翁？Scale AI最新估值为250亿美元，这也让联合创始人Lucy Guo凭借其股份身价暴涨。
当大模型改变人类信息交互方式、算力成本不断降低，一个关键问题浮现在每一位企业决策者面前：如何让AI真正成为企业的“智慧大脑”，驱动业务决策全面升级？
大神卡帕西带着他的教程又来了！这次不是教学视频，而是手把手教你如何用大模型开发APP——他没有阅读任何文档，也没有在专门平台Swift编程过，在与ChatGPT仅四轮对话的指导下，成功在手机上运行上了。
氛围编程彻底火了。刚刚，没有任何Swift编程经验的Karpathy亲自代言，通过与ChatGPT多轮对话，仅用400行代码构建出自己的首个iOS应用。
长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中，普遍存在大量长序列（文本、语音、视频等），有些甚至长达百万级 tokens。
大语言模型长序列文本生成效率新突破——生成10万Token的文本，传统自回归模型需要近5个小时，现在仅需90分钟！
为了构建鲁棒的 3D 机器人操纵大模型，Lift3D 系统性地增强 2D 大规模预训练模型的隐式和显式 3D 机器人表示，并对点云数据直接编码进行 3D 模仿学习。Lift3D 在多个仿真环境和真实场景中实现了 SOTA 的操纵效果，并验证了该方法的泛化性和可扩展性。
SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好，再与人类的偏好进行对齐
