在 SaaS 和 AI 全球化发展的今天，宏大叙事已经不再是全部声音，一个小团队、甚至一个人都有机会成就一段传奇。一人公司或许会成为未来的常态。
最近的数学圈，都被椭圆曲线的murmuration（椋鸟群飞）现象震惊了。由经验不足的本科生无意中做出的这个成果，竟让一位华人数学家离「千禧年问题」更近了一步。而且这次数学难题的破解，是由AI来完成的！
3 月 6 日，田渊栋又一项研究出炉，这次，他们主攻 LLM 内存效率。除了田渊栋本人，还有来自加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校以及 CMU 的研究者。
为了应对大模型不断复杂的推理和训练，英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs，纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
大模型的新考验来了！近日，来自卡内基梅隆大学的研究人员发布了评估LLM多模态Web代理性能的基准测试。
随着多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）的快速发展，以 MLLM 为基础的多模态 agent 逐渐应用于各种实际应用场景中，这使得借助多模态 agent 实现手机操作助手成为了可能。
加拿大滑铁卢大学的研究人员在《Nature Computational Science》发表题为《Language models for quantum simulation》 的 Perspective 文章，强调了语言模型在构建量子计算机方面所做出的贡献，并讨论了它们在量子优势竞争中的未来角色。
近期，随着多模态大模型（LMM） 的能力不断进步，评估 LMM 性能的需求也日益增长。与此同时，在中文环境下评估 LMM 的高级知识和推理能力的重要性更加突出。
斯坦福炒菜机器人的大火，开启了2024年机器人元年。最近，CMU研究团队推出了一款能在开放世界完成任务的机器人，成本仅18万元。没见过的场景，它可以靠自学学会！
GPT-4再次重磅更新，推出了整合了画图、插件、代码等所有工具的All Tools功能。
