2024又是AI精彩纷呈的一年。LLM不再是AI舞台上唯一的主角。随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT-5迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以o1为标志，大模型正式迈入“Post-Training”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1首次击败闭源模型；中国本土大模型DeepSeek V3，在GPT-4o发布仅7个月后，用 1/10算力实现了几乎同等水平。
用GPT-4辅助教学6周=正常学习两年？！ 事情是酱婶儿的。 一支由世界银行教育专家、数据科学家、研究分析师等组成的权威团队，在尼日利亚，针对学生使用GPT-4辅导学习，做了一项随机对照试验。
又一个国产AI在外网被刷屏了！这个AI，正是来自面壁智能最新的模型——MiniCPM-o 2.6。
昨天，面壁低调（没媒体曝光）发布了 新模型 MiniCPM-o 2.6：【开源】【端侧】比肩 GPT-4o，只有 8B，非常强！
很多大模型的官方参数都声称自己可以输出长达32K tokens的内容，但这数字实际上是存在水分的？？
正如论文一作所说，「新架构 Titans 既比 Transformer 和现代线性 RNN 更有效，也比 GPT-4 等超大型模型性能更强。」
开源模型上下文窗口卷到超长，达400万token！ 刚刚，“大模型六小强”之一MiniMax开源最新模型—— MiniMax-01系列，包含两个模型：基础语言模型MiniMax-Text-01、视觉多模态模型MiniMax-VL-01。
大家可能看到过很多类似的结论：针对特定任务，对开源模型进行 LoRA 微调可以干翻 GPT-4 这类闭源模型。
1/10训练数据激发高级推理能力！近日，来自清华的研究者提出了PRIME，通过隐式奖励来进行过程强化，提高了语言模型的推理能力，超越了SFT以及蒸馏等方法。
智能体在模拟人类合作行为的捐赠者游戏中表现出不同策略，其中Claude 3.5智能体展现出更有效的合作和惩罚搭便车行为的能力，而Gemini 1.5 Flash和GPT-4o则表现得更自私，结果揭示了不同LLM智能体在合作任务中的道德和行为差异，对未来人机协同社会具有重要意义。
