自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
文本到图像的生成模型让创作更加灵活，用户可以用自然语言引导生成图像。
连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
小米大模型第二代来了！ 相比第一代，训练数据规模更大、品质更高，训练策略与微调机制上也进行了深入打磨。
一个5月份完成训练的大模型，无法对《黑神话·悟空》游戏内容相关问题给出准确回答。
大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
大型语言模型 （LLM） 在各种自然语言处理和推理任务中表现出卓越的能力，某些应用场景甚至超越了人类的表现。然而，这类模型在最基础的算术问题的表现上却不尽如人意。
Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎（RIG）生成的大规模数据进行训练，以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力，在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能，超越了以往的方法，且无需针对特定任务的微调。
随着 AI 模型的参数量越来越大，对算力的需求也水涨船高。
「开源新王」Reflection 70B，才发布一个月就跌落神坛了？ 9月5日，Hyperwrite AI联创兼CEO Matt Shumer在X上扔出一则爆炸性消息—— 用Meta的开源Llama 3.1-70B，团队微调出了Reflection 70B。
