传统的偏好对⻬⽅法，如基于⼈类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于训练过程中的模型参数更新，但在⾯对不断变化的数据和需求时，缺乏⾜够的灵活性来适应这些变化。
近日，北京航空航天大学的研究团队基于 TinyLLaVA_Factory 的原项目，推出小尺寸简易视频理解框架 TinyLLaVA-Video，其模型，代码以及训练数据全部开源。在计算资源需求显著降低的前提下，训练出的整体参数量不超过 4B 的模型在多个视频理解 benchmark 上优于现有的 7B + 模型。
2月8日，共达地创新技术（深圳）有限公司（以下简称“共达地”）市场负责人李苏南在办公室向记者演示了他们自主研发的“神器”：只需规划好AI应用场景，上传视频、图片等原始数据并定义标注类别，机器便如同经验丰富的AI工程师，自动分析数据特点
就在刚刚，AIME 2025 I数学竞赛的大模型参赛结果出炉，o3-mini取得78%的最好成绩，DeepSeek R1拿到了65%，取得第四名。然而一位教授却发现，某些1.5B小模型竟也能拿到50%，莫非真的存在数据集污染？
Perplexity CEO Arvin Srinivas 在今天 CNBC 采访中谈到了 Perplexity 与 DeepSeek 的整合，以及作为美国初创公司如何确保用户数据安全、避免审查问题，并提出了其与 TikTok 合并的战略构想。
在竞争激烈的游戏行业，创新技术一直是重塑着行业格局的关键，而最近几年，AI无疑是风口上的香饽饽，全球范围内各种创业团队更是如雨后春笋般涌现
AI+机器人、AI+大数据、AI+基因技术......当AI与诸多新兴产业结合，常常激发出强大的创新能量，但若是AI+传统行业的中医，又会碰撞出怎样的火花呢？
今天，我想用一些数据，来盘点2024年各家银行的大模型项目招标结果。
DeepSeek会是国内首个挑战ChatGPT，重塑AI助手现有格局的产品吗？从产品数据来看，值得期待。在APP端，DeepSeek上线半个月，就在新增下载量上超越了ChatGPT，并将百万级的领先优势持续至今。截至2月5日，DeepSeek的全球下载量已接近4000万。
2024年11月，艾伦人工智能研究所（Ai2）推出了Tülu 3 8B和70B，在性能上超越了同等参数的Llama 3.1 Instruct版本，并在长达82页的论文中公布其训练细节，训练数据、代码、测试基准一应俱全。
