「AI教父」Geoffrey Hinton在最近的采访中表达了自己对AI智能的理解——LLM并不是简单的统计模型，已经具备了理解能力。与此同时，网友翻出了去年12月的「过期」视频，惊奇地发现Hinton早就「叛变」了，竟然对超级AI取代人类的未来表示支持。
苹果OpenAI官宣合作，GPT-4o加持Siri，让AI个性化生成赛道热度飙升。
CVPR正在进行中，中国科研力量再次成为场内外焦点之一。
GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集，实现SOTA！
基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能，但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数，采用FP16存储，模型大小约为350GB，而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ，更不用说其他GPU和边缘设备。
通过高保真合成语音与真人语音无异。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块，旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM，作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知，推动该领域的共识形成，进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
OpenAI和谷歌接连两场发布会，把AI视频推理卷到新高度。 但业界还缺少可以全面评估大模型视频推理能力的基准。 终于，多模态大模型视频分析综合评估基准Video-MME，全面评估多模态大模型的综合视频理解能力，填补了这一领域的空白。
只要1/200的参数，就能让大模型拥有和GPT-4一样的数学能力？ 来自复旦和上海AI实验室的研究团队，刚刚研发出了具有超强数学能力的模型。 它以Llama 3为基础，参数量只有8B，却在奥赛级别的题目上取得了比肩GPT-4的准确率。
一个“技术问题”，导致巴菲特的伯克希尔-哈撒韦公司股价暴跌近100%。 想必很多小伙伴已经感受过了这则铺天盖地的消息，所带来的亿点点震撼。
