基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果，然而，Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大，特别是在长序列的场景中。
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。
又一项针对AI模型的数学奥赛来了！只要在50道题中做出3道，就有可能把百万美元大奖抱回家。题目难度为人类的高中学术竞赛难度，包括基础算术、代数思维和几何推理。欢迎AI模型们踊跃报名。
就在刚刚，Anthropic发现了大模型的惊人漏洞。经过256轮对话后，Claude 2逐渐被「灌醉」，开始疯狂越狱，帮人类造出炸弹！谁能想到，它的超长上下文，反而成了软肋。
大模型厂商在上下文长度上卷的不可开交之际，一项最新研究泼来了一盆冷水——Claude背后厂商Anthropic发现，随着窗口长度的不断增加，大模型的“越狱”现象开始死灰复燃。无论是闭源的GPT-4和Claude 2，还是开源的Llama2和Mistral，都未能幸免。
AI音乐大模型最近有多火，不用多介绍了吧？不过，海外版应用别的先不说，奇奇怪怪的中文AI发音就能把人难受死……好在卷应用嘛，国产大模型厂商没在怕的，这不，国产版音乐“ChatGPT”这就来了~
在微软推出 Copilot 后，工作场景中如何落地 LLM 很快成为业内关注的重点。钉钉、飞书等办公软件也快速在最新版本中集成 AI 功能。对于软件企业而言，在已有的软件上增加 AI 功能，并带来新产值，已经被 Notion、多邻国等产品所验证。除此之外，在企业生产场景中，集成 LLM 的能力，并为企业组织赋能，也成为人们关注 AI 落地的一个视角。
海尔的“智家”步子，可以再迈大一点。AI改变终端的时代，最早投入智能化的家电公司表现怎么样？
清华系大模型领域创业又下一城，不过这次是中间层，解决的是算力焦虑问题。
AI被所有人使用的时代，正越来越近。如果说AI大模型之前已经用ChatGPT多轮的技术进展、国内的百模大战、Sora在视频大模型领域的突破，以及其他一系列大模型初步的应用探索证明了全新的AI更强大；那么最近悄然吹起的、厂商纷纷将最日常使用的消费电子终端套上AI之名的占位之风，则进一步宣告了AI普惠时代的加速到来。
