SOTA 语音合成效果。文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。在大模型（LLM）时代下，语音合成技术能够扩展大模型的语音交互能力，更是受到了广泛的关注。
下一步是智能体？随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世，人工智能的发展趋势引起了广泛关注，特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问：人工智能领域下一个突破方向将会是什么？
近年来，LLM 已经一统所有文本任务，展现了基础模型的强大潜力。一些视觉基础模型如 CLIP 在多模态理解任务上同样展现出了强大的泛化能力，其统一的视觉语言空间带动了一系列多模态理解、生成、开放词表等任务的发展。然而针对更细粒度的目标级别的感知任务，目前依然缺乏一个强大的基础模型。
AGI竞赛，正在大科技公司之间紧锣密鼓地展开，作为万亿显卡帝国掌舵人的老黄自然也不会缺席。在最近举办的GTC 2024上，老黄发表了自己对于AGI以及幻觉问题的看法。
作者表示：在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是他的首选。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。
近日，来自MIT的研究人员发表了关于大模型能力增速的研究，结果表明，LLM的能力大约每8个月就会翻一倍，速度远超摩尔定律！硬件马上就要跟不上啦！
早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
苹果首次披露了在多模态大型语言模型（LLM）研究领域的最新突破，并在生成式AI领域“开辟新天地”。探索生成式AI领域，将AI技术引入iPhone
近日，爱思唯尔上的几篇论文被发现开篇就暴露了「ChatGPT风格」，插图也是用Midjourney画的。学术圈被AI渗透已经不是一天两天了，搞科研的用AI写论文，学生用AI写作业，老师也用AI批作业，整个过程都没有真人了。
StepCoder将长序列代码生成任务分解为代码完成子任务课程来缓解强化学习探索难题，对未执行的代码段以细粒度优化；还开源了可用于强化学习训练的APPS+数据集。
