近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
奥特曼罕见地承认了自己犯下的「历史错误」，LeCun发文痛批硅谷一大常见病——错位优越感。DeepSeek的终极意义在哪？圈内热转的这篇分析指出，相比R1，R1-Zero具有更重要的研究价值，因为它打破了终极的人类输入瓶颈！
1月23日，在第55届世界经济论坛(冬季达沃斯)上,“深度学习”三巨头之一、图灵奖得主、Meta AI首席科学家杨立昆（Yann LeCun），如此对腾讯新闻《一线》透露Meta2025年在AI领域的投资规模。
Meta 的首席 AI 科学家 Yann LeCun 表示，在未来三到五年内将出现一种“新的 AI 架构范式”，远远超出现有 AI 系统的能力。LeCun 还预测，未来几年可能是“机器人时代”，人工智能和机器人技术的进步将结合起来，开启一类新的智能应用。
基于大型定量模型，解决各行业的复杂科学和商业问题
AI末日将近？ 深度学习三巨头之一、被称为AI教父的Hinton教授在最新演讲中指出，技术的发展速度远远超出了他的预期，如果再不加以监管人类将会在10年内灭绝
2024年终，AI大佬们纷纷发出预测。奥特曼表示，ASI将很快到来，18个月后，我们或许就将见证奇迹。LeCun表示，AGI两年内不会到来。但Hinton则认为，AI很可能在10年内，就会让人类灭绝！
语言模型的发展已很难有大的突破了。
只需几十个样本即可训练专家模型，强化微调RLF能掀起强化学习热潮吗？具体技术实现尚不清楚，AI2此前开源的RLVR或许在技术思路上存在相似之处。
如今，多模态大模型（MLLM）已经在视觉理解领域取得了长足进步，其中视觉指令调整方法已被广泛应用。该方法是具有数据和计算效率方面的优势，其有效性表明大语言模型（LLM）拥有了大量固有的视觉知识，使得它们能够在指令调整过程中有效地学习和发展视觉理解。
