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Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型，能够理解和生成语音及文本，可以非常自然地在两种模式间转换，不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务，还能捕捉和再现语音中的情感和风格。
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。
Teleo 自称是一家建筑机器人初创公司，但它的使命远不止于自动化挖掘机和拖拉机等重型设备。如今，Teleo 的改装机械使其客户能够半自主地操作现有车队。在未来，这家初创公司将其收集的数据视为机器人行业实现“ChatGPT 时刻”的关键推动力。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇，争取做到通俗易懂。
简单性可以扩展：PyTorch的成功源于其对研究人员简单性的关注，这种关注随后流向了生产环境。在Fireworks，他们在幕后拥抱了巨大的复杂性，以提供一个简单的API给开发者。这种方法让客户能够专注于创新和产品设计，而不是纠结于技术复杂性。
OpenAI开发者日新加坡站今天启幕，果不其然，ChatGPT又出手了： Gemini刚在竞技场头把交椅上坐了不到一周，最新版ChatGPT轻轻一更新，第一再次易主。
新的大语言模型（LLM）评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
论文提出了一种RAG任务分类法，将用户查询分为四个级别，并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务，每个级别都有其独特的难点和解决方案，需要不同的技术和方法来优化性能。
蜜雪冰城跨界AI：奶茶界的科技革新还是营销噱头？蜜雪冰城，人工智能，两个毫不相干的领域居然有了联系。