近日，来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS（Dynamic Optimal Trajectory Search）的创新方法，通过最佳推理轨迹搜索，显著提升LLMs的动态推理能力。
华尔街日报独家消息，微软正与OpenAI进行140亿美元的投资股权谈判。
在全球三大IT展之一的GITEX GLOBAL上，量子位在某个展台，先后体验了和Chatbot聊天、用AI创建属于自己的3D数字人形象、和3D形象实时语言、肢体互动。 也就是说，《Her》有了3D虚拟人版。
2022年诞生的ChatGPT，已经在相当程度上实现了大模型的Scaling law（尺度定律）和通用能力涌现。
大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
苹果研究者发现：无论是OpenAI GPT-4o和o1，还是Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型，都未被发现任何形式推理的证据，而更像是复杂的模式匹配器。无独有偶，一项多位数乘法的研究也被抛出来，越来越多的证据证实：LLM不会推理！
7 年前，谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年，谷歌又发布了 Universal Transformer（UT）。它的核心特征是通过跨层共享参数来实现深度循环，从而重新引入了 RNN 具有的循环表达能力。
Mistral AI盈利路径不明确，但其边缘AI模型性能超谷歌、Meta。
OpenAI o1 的发布，再次给 AI 领域带来了一场地震。 o1 能像人类一样「思考」复杂问题，拥有优秀的通用推理能力。在未经专门训练的情况下，o1 能够直接拿下数学奥赛金牌，甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。
