来自纽约大学和UC伯克利的研究团队成功捕捉到了多模态大模型在视觉理解方面存在的重大缺陷。针对这个问题，他们进一步提出了一个将DINOv2特征与CLIP特征结合的方法，有效地提升了多模态大模型的视觉功能。
在 AI 应用的路线上，有赞和 Monica.im(简称 Monica）是两种截然不同的代表。
没想到啊，开源大模型家族里，居然挤进来一位特别的选手：来自央企，身份为运营商。
随着技术的不断发展，各种AI模型框架也越来越多，管理和整合多个模型、服务提供商和密钥可能会变得复杂。幸运的是，而今有一款名为“AI 网关”的开源项目可以帮助简化这一过程。
Open Interpreter 允许LLM在您的计算机上运行代码来完成任务。这可能是人类使用电脑的新方式，一句人话，电脑开始帮人类完成任务。
最近，Anthropic的研究者发现：一旦我们教会LLM学会骗人，就很难纠正它了。它会在训练过程中表现得「人畜无害」，随后神不知鬼不觉地输出恶意代码！如果想要纠正它，它的欺骗行为只会更变本加厉。
最近，AI初创公司Anthropic的研究表明，一旦LLM学会了人类教授的欺骗行为，它们就会在训练和评估的过程中隐藏自己，并在使用时偷偷输出恶意代码、注入漏洞。
“耍心机”不再是人类的专利，大模型也学会了！经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
字节&复旦大学多模态理解大模型来了：可以精确定位到视频中特定事件的发生时间。
世界上最快超算集群Frontier，用8%的GPU训练出了一个万亿级规模的大模型，而且是在AMD硬件平台之上完成。研究人员将训练的细节和克服的困难写成了一篇论文，展示了如何用非英伟达的生态完成大模型训练的技术框架和细节。
