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「Real men program in C.」 众所周知，大语言模型还在快速发展，应该有很多可以优化的地方。我用纯 C 语言来写，是不是能优化一大截？ 也许很多人开过这样的脑洞，现在有大佬实现了。
模仿人类阅读过程，先分段摘要再回忆，谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能，有效上下文提升了3-20倍。
苹果公司发布了一款参数量仅为80M的最新模型——ReALM，能够将各种形式的上下文转换为文本进行理解，包括解析屏幕、多轮对话以及上下文引用，提升了Siri等智能助手的反应速度和智能程度。
UT奥斯丁等机构提出了一种名为StreamingT2V的技术，让AI视频的长度扩展至近乎无限，而且一致性，动作幅度也非常好！
最新消息，Stable Diffusion核心研究团队已集体辞职！名单包括研究团队领导、论文一作Robin Rombach，共同一作Andreas Blattmann，以及另一位作者Dominik Lorenz。
本文编译自播客节目a16z。Stability AI的科学家Andreas Blattmann和Robin Rombach与a16z的合伙人Anjney Midha共同探讨从文本到视频人工智能的前沿世界。
大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。
近期，DiT（Diffusion Transformer）论文的作者谢赛宁在朋友圈分享了他对 Sora 的看法，其中核心资源的排序是——人才第一、数据第二、算力第三，其他都没有什么是不可替代的。
单图 3D 说话人视频合成 (One-shot 3D Talking Face Generation) 可以被视作解决这一难题的下一代虚拟人技术。它旨在从单张图片中重建出目标人的三维化身 (3D Avatar)
最近，来自Meta和UC伯克利的研究人员，发布了一种最新的音频到人像模型。操作简单，输出极致逼真。