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自2021年诞生，CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据（WIT400M），而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究，但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。
一支人大系大模型团队，前后与OpenAI进行了三次大撞车！
就在最近，清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了！
人工智能（AI）工具正在改变科学研究的方式。AlphaFold基本解决了蛋白质结构预测难题；DeepMD大大提高了分子模拟的效率和精度；而新兴的大型语言模型，如ChatGPT等，也正在科学研究领域开疆拓土。
智东西4月30日报道，据外媒4月29日报道，当下，Inflection AI、Stability AI和Anthropic等知名AI初创公司都正面临财务危机。
Llama 3的开源，再次掀起了一场大模型的热战，各家争相测评、对比模型的能力，也有团队在进行微调，开发衍生模型。
1972年12月，在美国华盛顿特区举行的美国科学促进会年会上，麻省理工学院气象学教授埃德·洛伦兹发表了题为「巴西一只蝴蝶的煽动是否会在德克萨斯引发龙卷风？」的演讲，这贡献了「蝴蝶效应」这一术语。
文生图、文生音频、文生视频、AI搜索引擎……大模型在多模态的进程可谓是愈演愈烈。
多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据，从而指导其行为决策。近期，将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展，但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
在大语言模型领域，微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多，针对LLM的微调方法同样在推陈出新。