想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点，大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链（Chain-of-Thought）等技术正是由此产生的灵感。
在这个数据为王的时代，数据是人工智能的三大支柱之一，其重要性不言而喻。最近，OpenAI 收购了数据库初创公司 Rockset，迅速引起了业内外的广泛关注。OpenAI 早已在算法和计算能力方面遥遥领先，通过这次战略性的收购，OpenAI 将在其产品中融合 Rockset 的先进数据索引和查询技术，帮助 OpenAI 将数据转化为 “可操作智能”。
Claude 3.5 Sonnet的图表推理能力，比GPT-4o高出了27.8%。 针对多模态大模型在图表任务上的表现，陈丹琦团队提出了新的测试基准。 新Benchmark比以往更有区分度，也让一众传统测试中的高分模型暴露出了真实能力。
尤洋团队新作，首个基于DiT的实时视频生成方法来了！
很炸裂！讯飞星火大秀语音识别能力，现场掌声雷动—— 三个人同时说话，再加上背景音乐，如此强干扰的场景，大模型却表示都能听懂听清，还瞬间转化为文字，语音识别的“鸡尾酒会”难题不在话下~
人在华东师范大学，上课、教学已经用上了大模型。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
近日，首个多模态LLM视频分析综合评估基准Video-MME诞生！在这场全新的考试中，Gemini 1.5 Pro一路遥遥领先，谷歌首席科学家Jeff Dean更是愉快地连续转了3次推。
M30是一款通用的边端大模型AI芯片，能够支持多种大模型。
大模型的盛宴，不应该只属于那些无数光环加身的算法天才们。
