另一种类似但更高级的「PUA」大模型方法出现了，它可以写下让所有的浏览器和人眼都不可见，只有 AI 模型可以读取的指令。 这种手段早在互联网出现之前就有了，分属于信息科学中的一个子类，这就是「隐写术」（Steganography）。
传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力，需要超大规模的模型，要训练超大规模的AI模型，需要数千，甚至上万的GPU协同工作。
现有的大模型主要依赖固定的参数和数据来存储知识，一旦训练完成，修改和更新特定知识的代价极大，常常因知识谬误导致模型输出不准确或引发「幻觉」现象。因此，如何对大模型的知识记忆进行精确控制和编辑，成为当前研究的前沿热点。
Character.ai 遭遇了前有未有的危机。
让大模型依靠群体的智能。
下半场，中国的AI力量
太平洋证券分析师郑磊认为，下半年以来，国内AI视频模型优势显著。
Mistral 7B诞生一周年之际，法国AI初创公司Mistral再次连发两个轻量级模型Ministral 3B和Ministral 8B，性能赶超Llama 3 8B。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构，能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集，为时序分析提供了丰富的训练资源，为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
在NLP领域，研究者们已经充分认识并认可了表征学习的重要性，那么视觉领域的生成模型呢？最近，谢赛宁团队发表的一篇研究就拿出了非常有力的证据：Representation matters！
