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一位网友公开了他创作的一个可以自主学习的智能体，按照他的设想，这样的智能体将在LLM的加持下迅速成长为无所不能的AGI，而人类如果控制她成长的过程，就不需要专门进行对齐。
现在一句口令，就能指挥汽车了。比如说声“我开会要迟到了”“我不想让我朋友等太久”等等，车就能理解，并且自动加速起来。
距离第一部描绘人类与人工智能关系的电影《大都会》上映已经过去了近一个世纪，而人们对人工智能的畅想经久不衰。
大型语言模型（LLM）的成功离不开「基于人类反馈的强化学习（RLHF）」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段，首先，给定一对偏好和不偏好的行为，训练一个奖励模型，通过分类目标为前者分配更高的分数。
混合专家（MoE）架构已支持多模态大模型，开发者终于不用卷参数量了！北大联合中山大学、腾讯等机构推出的新模型MoE-LLaVA，登上了GitHub热榜。
生成式AI的诞生，为芯片设计开启了另一条路。现在不论是英伟达等科技公司，还是学术界，都在试图研发出能够完全自主设计芯片的AI系统。
谷歌推出Gemini大规模商业化，将其聊天机器人Bard改名为Gemini，并推出Gemini的Android版App。谷歌还将Gemini的能力加入iOS的Google App中，并免费向公众开放。Gemini还可替代原来的Google Assistant成为手机的默认语言助手。
作为人工智能领域划时代的技术革新,大模型卓越的生成能力和流畅的自然交互方式,正不断突破人机交互的想象边界,引领我们进入到一个全新的智能交互时代。
谷歌&南加大推出最新研究“自我发现”（Self-Discover），重新定义了大模型推理范式。与已成行业标准的思维链（CoT）相比，新方法不仅让模型在面对复杂任务时表现更佳，还把同等效果下的推理成本压缩至1/40。
7B开源模型，数学能力超过了千亿规模的GPT-4！它的表现可谓是突破了开源模型的极限，连阿里通义的研究员也感叹缩放定律是不是失效了。