马斯克的 xAI 今天宣布正式完成了 60 亿美金的 C 轮融资，参与的投资人包括了 a16z、Blackrock、Fidelity、Kingdom Holdings、Lightspeed、MGX、Morgan Stanley、OIA、QIA、Sequoia Capital、Valor Equity Partners、Vy Capital、Nvidia、AMD 以及其它。
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。
随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
临近年关，打算开个新系列，从总结视角聊聊AI领域的新趋势，顺便填坑。第一篇先聚焦产品形态的变化。
摩根大通（J.P. Morgan）在2024年9月发布“Investable AI Summary of J.P. Morgan research and industry developments in 2024”关于人工智能（AI）2024年的研究和行业发展总结。
在与 GPT-4o 的全面较量中，GLM-4-Plus 已经可以在大多数任务上做到逼近甚至在某些任务上实现了超越。还有 One More Thing：清言上线了视频通话功能，首批面向部分用户开放。
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法，将大语言模型（LLM）在文本图（Text-Attributed Graph, 缩写为TAG）学习中的强大能力蒸馏到本地模型中，以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程，并对学生模型进行对齐优化，在多个数据集上实现了显著的性能提升，平均提高了6.2%。
这场峰会到底说了什么？一文速览2024全球品牌都在如何用AI。
PolygonGNN是一种新型框架，用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征，它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系，并利用图神经网络有效处理这些关系，以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色，证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。
less is more，半步也是进步
