在OpenAI Sora的主要技术负责人跑去Google、多个报道指出OpenAI Sora在内部因质量问题而导致难产的节骨眼，Meta毫不客气发了它的视频模型“Movie Gen”，并直接用一个完整的评测体系宣告自己打败了Sora们。
未来的 AI 模型的能力将不仅局限于逻辑推理，它还应该具备自主计划和行动的能力。
Emad认为，我们现在已经拥有制作高质量视频的所有技术，只是这些技术尚未整合在一起，我们需要更多的技术架构突破，视频领域可能不像语言领域那样存在一些正在酝酿的新突破，但速度会越来越快。这些技术需要从研究阶段走向实际工程应用，且将在未来几年实现。
准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型DataGemma。
AI在日常生活中的广泛应用: Sergey Brin 指出，AI 涉及到日常生活的很多不同方面，不仅仅是搜索，还包括编程等多个领域。他提到，现在感觉从头开始写代码真的很难，相比之下，直接让AI来做会简单得多。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
大神卡帕西墙裂推荐！ 甚至预言这个AI应用，有可能开启「和ChatGPT一样大的机会」。 它就是来自谷歌的实验性AI产品，Notebook LM，背后由谷歌现在最强大的模型Gemini 1.5 Pro提供支持。
谷歌Gemini7个常用功能及其适用提示语。
在人工智能技术发展最快的美国，人们对生成式人工智能的使用情况怎样？ 美国全国经济研究所（NBER）日前发布的最新一篇工作论文《The Rapid Adoption of Generative AI》给出了答案。NBER是美国最大的经济学研究组织，其发布的工作论文代表着经济学研究最新的成果。
DALL-E、MidJourney等工具的诞生，让我们看到了GenAI高超的「创作技能」。但如果反过来，让AI去分析艺术大师的画作，它们又会有怎样的表现？
