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谷歌和威斯康星麦迪逊大学的研究人员推出了一个让LLM给自己输出打分的选择性预测系统，通过软提示微调和自评估学习，取得了比10倍规模大的模型还要好的成绩，为开发下一代可靠的LLM提供了一个非常好的方向。
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中，图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 被问到了这个问题。他认为，虽然这个问题还没有明确的答案，但适合用来处理视频的模型并不是我们现在大范围应用的生成模型。而且新的模型应该学会在抽象的表征空间中预测，而不是在像素空间中。
人类有两只眼睛来估计视觉环境的深度信息，但机器人和 VR 头社等设备却往往没有这样的「配置」，往往只能靠单个摄像头或单张图像来估计深度。这个任务也被称为单目深度估计（MDE）。
状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
OPO 无需训练即可实现实时动态对齐，而且因其即插即用的特性，适用于所有的开源与闭源大模型。
本报告旨在通过全面、客观地评估当前流行的大模型，为大语言模型技术的具体实践和未来探索提供方向。
此次发布的猎户星空大模型专为企业应用而生，该模型通过140亿参数实现了千亿参数大模型才能实现的效果，面向七大应用领域进行微调，可以在千元显卡算力上运行。 用傅盛的说法是，用的好，用的起，用的安全。
领跑中英文两大权威榜单，李开复零一万物交出多模态大模型答卷！
能处理音乐的多模态大模型，终于出现了！
Sam Altman认为AGI很快就会降临，但若是没有感官兼备的AI何以称为智能？最近，UCLA等机构研究人员提出多模态具身智能大模型MultiPLY，AI可以知冷知热、辨音识物。