从前两年的百模大战到大语言模型 LLM（Large Language Model）的逐步落地应用，端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI，即用户在使用过程中不依赖云服务器，直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型，设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性，也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
在当前 AI 领域，大语言模型采用的主流架构是 Transformer。不过，随着 RWKV、Mamba 等架构的陆续问世，出现了一个很明显的趋势：在语言建模困惑度方面与 Transformer 较量的循环大语言模型正在快速进入人们的视线。
大语言模型 (LLM) 是如何解数学题的？是通过模板记忆，还是真的学会了推理思维？
斯坦福大学心理学系研究科学家赵轩博士开发了一款人工智能心理疗愈 Agent——Sunnie，它具备多轮自然对话的能力，能够基于大语言模型推荐个性化活动。
音视频大语言模型在处理视频内容时，往往未能充分发挥语音的作用。video-SALMONN模型通过三部分创新：音视频编码和时间对齐、多分辨率因果Q-Former、多样性损失函数和混合未配对音视频数据训练。该模型不仅在单一模态任务上表现优异，更在视听联合任务中展现了卓越的性能，证明了其全面性和准确性。
开发和应用大语言模型的杭州波形智能，正式杀入多模态领域。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
就在去年，由斯坦福大学和谷歌的研究团队开发的“AI小镇”一举引爆了人工智能社区，成为各大媒体争相报道的热点。他们让多个基于大语言模型（LLMs）的智能体扮演不同的身份和角色在虚拟小镇上工作和生活，将《西部世界》中的科幻场景照进了现实中。
以GPT-4o为代表的多模态大语言模型（MLLMs）因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。它们不仅在日常工作中成为用户的得力助手，还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域，掀起了一场技术革命。
