具身智能是过去一年中和 LLM 一样受到市场高度关注的领域，通用机器人领域什么时候会出现「iPhone 时刻」？这是所有人都关注的问题。拾象团队在过去一年中也深度追踪通用机器人和机器人 foundation model 的进展。本篇文章是我们对机器人领域研究的开源。
84岁的美国老人Dorothy Elicati在失去结婚65年的丈夫后，每天醒来唯一做的事就是哭泣，直到一个AI机器人的出现。现在，美国会每年花费70万美元，为某些州的老年人免费发放这款机器人。
随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。
「无问芯穹」Infini-AI云平台已集成大模型异构千卡混训能力，是全球首个可进行单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台。
开源大语言模型（LLM）百花齐放，为了让它们适应各种下游任务，微调（fine-tuning）是最广泛采用的基本方法。基于自动微分技术（auto-differentiation）的一阶优化器（SGD、Adam 等）虽然在模型微调中占据主流，然而在模型越来越大的今天，却带来越来越大的显存压力。
神经网络通常由三部分组成：线性层、非线性层（激活函数）和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置，非线性层提升神经网络的表达能力，而标准化层（Normalization）主要用于稳定和加速神经网络训练，很少有工作研究它们的表达能力，例如，以Batch Normalization为例
全球首款AI短剧APP「Reel.AI」发布，获百度投资。
自从大模型爆火以来，语义检索也逐渐成为一项热门技术。尤其是在 RAG（retrieval augmented generation）应用中，检索结果的相关性直接决定了 AI 生成的最终效果。
加速药物开发和临床试验的效率。
从MIT辍学后，华裔少年Alexandr Wang开始建立自己的初创公司，从此开始走向人生巅峰。押对数据标注方向后，他在27岁时就成为了亿万富翁。The Information刚刚发了长文，爆料了Wang的公司崛起的内幕。
