大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。
UC伯克利的CV三巨头推出首个无自然语言的纯视觉大模型，第一次证明纯CV模型也是可扩展的。更令人震惊的是，LVM竟然也能做对图形推理题，AGI火花再次出现了？计算机视觉的GPT时刻，来了！
面壁智能 联合 清华自然语言处理实验室 等机构的研究人员共同发布了新一代流程自动化范式 Agentic Process Automation，该范式不仅实现了工作流构建的自动化，更在工作流执行时引入了动态决策的自动化。
比尔·盖茨认为，人工智能将彻底改变人们使用电脑的方式。在未来的五年里，人们将不再需要为不同的任务使用不同的应用程序，只需通过自然语言告诉设备想要做什么。智能体将能够个性化回应人们的需求，并具备丰富的了解人们的生活。然而，实现这一目标还面临着挑战，如隐私和安全问题等。
OpenAI引爆了核弹，让任何人都可以使用自然语言在几分钟内构建应用程序！爆炸性的革命时刻，真的来了。
大连理工大学信息检索研究室展开了面向生物医学领域大模型的研究，并在wisemodel.cn社区发布初版中英双语生物医学大模型——太一（Taiyi），旨在探索大模型在生物医学领域中双语自然语言处理多任务的能力。
在快速发展的人工智能领域，自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。近年来，在Transformer 架构和BERT 双向升级的基础上，出现了几种突破性的语言模型，突破了机器理解和生成的界限。
