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关键词: Prompt,提示词,AI,大模型,AI开发

现在开发一个APP需要多久？ “云计算一哥”亚马逊云科技，深夜给出了一个新标准—— 只需三步，几分钟，纯靠自然语言和鼠标“点点点”即可。

关键词: openai,Q*,AI,MindStar,模型训练

人工智能（AI）在过去十年里取得了长足进步，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。然而，如何提升 AI 的认知能力和推理能力，仍然是一个巨大的挑战。

关键词: 机器学习,模型训练,AI,大模型

本文作者肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生

关键词: UniST,时空预测模型,AI,大模型

城市时空的预测，迎来GPT时刻。 清华大学电子系城市科学与计算研究中心推出了第一个无需自然语言的纯时空通用模型——UniST，首次展示了纯时空模型本身的通用性和可扩展性，研究成果已被KDD2024接收。

关键词: GPT-4V,MiniCPM-V,Hugging Face,GitHub

近期，由清华大学自然语言处理实验室联合面壁智能推出的全新开源多模态大模型 MiniCPM-Llama3-V 2.5 引起了广泛关注

关键词: 模型训练,token,next-token,GPT,Llama

研究人员提出了一种新的大型语言模型训练方法，通过一次性预测多个未来tokens来提高样本效率和模型性能，在代码和自然语言生成任务上均表现出显著优势，且不会增加训练时间，推理速度还能提升至三倍。

关键词: LLaVA,模型训练,模型部署,TinyLLaVA,MSIIP

TinyLLaVA 项目由清华大学电子系多媒体信号与智能信息处理实验室 (MSIIP) 吴及教授团队和北京航空航天大学人工智能学院黄雷老师团队联袂打造。清华大学 MSIIP 实验室长期致力于智慧医疗、自然语言处理与知识发现、多模态等研究领域。北航团队长期致力于深度学习、多模态、计算机视觉等研究领域。

关键词: 大模型,多模态,Ferret-UI,MLLM,AI

此次，苹果提出的多模态大语言模型（MLLM） Ferret-UI ，专门针对移动用户界面（UI）屏幕的理解进行了优化，其具备引用、定位和推理能力。

关键词: GPT-3.5,微软,Phi-3,微软AI,Scaling Laws

过去几年，借助Scaling Laws的魔力，预训练的数据集不断增大，使得大模型的参数量也可以越做越大，从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级，在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。

关键词: OctopusV3,AI大模型,GPT-4V,GPT-4,多模态模型

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。