别说什么“没数据就去标注啊，没钱标注就别做大模型啊”这种风凉话，有些人数据不足也能做大模型，是因为有野心，就能想出来稀缺数据场景下的大模型解决方案，或者整理出本文将要介绍的 "Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data" 这样的综述。
与两年前“百模大战”为技术争夺的景象不同，玩家们有两个速度之争：一是技术迭代和产品更新的速度，二是商业化赚钱和应用落地的速度。
审稿人严重不足，审稿意见急剧下滑，CVPR官方坐不住了，不仅出台了七条新规，还再三强调，禁止审稿人用大模型生成/翻译评审结果。
近日，月之暗面一直处于风暴眼中。这固然与朱啸虎的连番指责、Kimi的股权纠纷迷雾有关，也因一定程度上，旗下产品Kimi正在与更谨慎投放、更积极寻找商业化的大模型行业主线“逆向而行”。
AI独角兽公司“月之暗面”，再一次被推上了风口浪尖。
OpenAI“双12”刚进行到第二天，就把大模型圈搅得好不热闹！ 一边是Meta没预告就发布了Llama 3.3，70B版本就能实现以前405B的性能。
知识密集型工作也败了！大型语言模型在预测神经科学结果方面超越了人类专家，平均准确率达到81%，而人类专家仅为63%；模型通过整合大量文献数据，展现出了惊人的前瞻性预测能力，预示着未来科研工作中人机协作的巨大潜力。
以 GPT4V 为代表的多模态大模型（LMMs）在大语言模型（LLMs）上增加如同视觉的多感官技能，以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧，但迄今为止，我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
原通义千问大模型技术负责人周畅（花名：钟煌）于 7 月 18 日被曝将离职创业，然而在 10 月 23 日，就有消息称周畅已经低调加入了字节跳动。
在 Minecraft 中构造一个能完成各种长序列任务的智能体，颇有挑战性。现有的工作利用大语言模型 / 多模态大模型生成行动规划，以提升智能体执行长序列任务的能力。
