Scaling Law还没走到尽头，「小模型」逐渐成为科技巨头们的追赶趋势。Meta最近发布的MobileLLM系列，规模甚至降低到了1B以下，两个版本分别只有125M和350M参数，但却实现了比更大规模模型更优的性能。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。
当Ilya Sutskever 离开 OpenAI 重归大众视野，带着他名为 SSI（Safe Superintelligence Inc.) 的新公司。
英伟达全面转向开源GPU内核模块，历史将再次见证Linux社区开源的力量。
AI基本盘，牢牢把握在苹果手里
WWDC 2024上，苹果推出了Apple Intelligence，向大家展示了如何开发、训练出功能强大、快速且节能的模型，如何根据特定用户需求进行微调，以及如何评估模型的性能。
又一个Anthropic要来了？
如何在有限的内存下实现高效的大模型推理，是端侧AI发展的重要任务。
自 OpenAI 的 Q* 项目曝光后，引发业内众多讨论。据现有信息汇总，Q* 项目被视作 OpenAI 在探索人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）道路上的一次重大尝试，有望在包括数学问题解决能力、自主学习和自我改进等多个层面对人工智能技术带来革新性突破。
“鸿蒙原生智能”Harmony Intelligence来了！
