最近，2D/3D 内容创作、世界模型（World Models）似乎成为 AI 领域的热门关键词。作为计算机视觉的基础任务之一，多视角图像生成是上述热点方向的技术基础，在 3D 场景生成、虚拟现实、具身感知与仿真、自动驾驶等领域展现了广泛的应用潜力。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
遵循世界的 3D 特性，很多事就会变得自然而然。 说到斯坦福大学教授李飞飞（Fei-Fei Li），她提倡的「空间智能」最近正在引领 AI 发展方向。
传闻反转了，Claude 3.5 Opus没有训练失败。 只是Anthropic训练好了，暗中压住不公开。 semianalysis分析师爆料，Claude 3.5超大杯被藏起来，只用于内部数据合成以及强化学习奖励建模。 Claude 3.5 Sonnet就是如此训练而来。
最近OpenAI Day2展示的demo可能把ReFT带火了。实际上这不是一个很新的概念，也不是OpenAI原创的论文。 接下来，本文对比SFT、ReFT、RHLF、DPO、PPO这几种常见的技术。
现在几乎每家公司都会有内部文档系统，如阿里的语雀、钉钉，字节的飞书，Confluence，印象笔记等等都可以提供给B端在局域网部署。因此，如果能把搜索功能做得高效，就能提高自家产品的竞争力。
2024 年 12 月 6 号加州时间上午 11 点，OpenAI 发布了新的 Reinforcement Finetuning 方法，用于构造专家模型。对于特定领域的决策问题，比如医疗诊断、罕见病诊断等等，只需要上传几十到几千条训练案例，就可以通过微调来找到最有的决策。
作为计算机视觉领域的开拓者，李飞飞在人工智能革命中扮演了重要角色。她的新回忆录《我所看到的世界》（The Worlds I See）详细讲述了她从学术到技术突破的旅程，以及如何在人工智能的最前沿找到自己的使命。
最近，世界模型（World Models）似乎成为了 AI 领域最热门的研究方向。
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
