随着LLM不断迭代，偏好和评估数据中大量的人工标注逐渐成为模型扩展的显著障碍之一。Meta FAIR的团队最近提出了一种使用迭代式方法「自学成才」的评估模型训练方法，让70B参数的Llama-3-Instruct模型分数超过了Llama 3.1-405B。
让AI绘画模型变“乖”，现在仅需3秒调整模型参数。
在 ECCV 2024 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab 以及北京大学的研究者提出了一种原生 3D LDM 生成框架。
本文引入了 Transfusion，这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。
最近 ACL 2024 论文放榜，扫了下，SMoE（稀疏混合专家）的论文不算多，这里就仔细梳理一下，包括动机、方法、有趣的发现，方便大家不看论文也能了解的七七八八，剩下只需要感兴趣再看就好。
Midjourney认怂了兄弟姐妹们
在人工智能领域，图像生成技术一直是一个备受关注的话题。近年来，扩散模型（Diffusion Model）在生成逼真且复杂的图像方面取得了令人瞩目的进展。然而，技术的发展也引发了潜在的安全隐患，比如生成有害内容和侵犯数据版权。这不仅可能对用户造成困扰，还可能涉及法律和伦理问题。
视频时代需要自己的基础设施。VideoSys 的目标是使视频生成对于每个人而言都简便、迅速且成本低廉。
除了扩大模型规模，AI 公司还有其他路可以走吗？只靠模型 API 赚不到钱了怎么办？Aidan Gomez 在访谈中谈到了目前困扰 AI 公司的诸多难题。
只要不到10行代码，就能让大模型数学能力（GSM8k）提升20%！
