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7月27日，与ICLR（国际学习表示会议）、NeurIPS（神经信息处理系统会议）并称三大机器学习顶级会议的ICML（国际机器学习大会），在奥地利维也纳会展中心落下帷幕。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
只用1890美元、3700 万张图像，就能训练一个还不错的扩散模型。
2024 年的 AI 图像生成技术，又提升到了一个新高度。
为啥GPT-4o mini能登顶大模型竞技场？？
解决问题：语言智能体的动作通常由 Token（令牌，语言模型中表示单词/短语/汉字的最小符号单元）序列组成，直接将强化学习用于语言智能体进行策略优化的过程中，一般需要预定义可行动作集合，同时忽略了动作内 Token 细粒度信用分配问题，团队将 Agent 优化从动作层分解到 Token 层，为每个动作内 Token 提供更精细的监督，可在语言动作空间不受约束的环境中实现可控优化复杂度
不是大模型用不起，而是小模型更有性价比。
已在多家头部大模型厂商的预训练流程中使用。
助推专用算力加速，面向边缘端、云端大模型提供推理算力芯片。
7月26日，智谱AI 推出视频生成产品「清影」，已上线可免费使用。这无疑给上半年越演越烈的AI视频生成产品的竞争又加了一把火。