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当OepnAI和马斯克连日互杠、Google因文化偏见麻烦缠身、号称抢走GPT-4王位的Claude 3全力瞄准企业级部署的时候，在另一个角落，致力于「为每个人开发服务型AI」的人工智能初创公司Inflection AI，悄悄更新了他们的聊天机器人Pi，以及为之提供支持的新一代大模型Inflection-2.5。
微软找到了探索语言生成模型参数的新切入点！
在视频理解这一领域，尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展，展现出了较强的理解能力，但当它们面对电影级别的长视频时，却显得力不从心。因而，长视频的分析与理解，特别是对于长达数小时电影内容的理解，成为了当前的一个巨大挑战。
众所周知，开发顶级的文生图（T2I）模型需要大量资源，因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起，这也成为了 AIGC（人工智能内容生成）社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移，AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
Sanctuary AI发布了世界第一个能够以人类的速率自主完成任务的机器人，他们通过在远程控制机器人操作获取数据，在虚拟空间训练，完成了这一壮举。
一家大模型初创公司从创立到训练出大模型，要克服怎样的难题？前谷歌科学家离职后创业一年，发文自述算力是训练大模型的难点。
剧本杀是一种广受欢迎的多角色扮演侦探游戏，要求玩家扮演不同的角色。通过阅读角色文本、理解各自的故事、搜集线索、以及逻辑推理，玩家们共同努力揭开谜团。游戏角色通常被分为平民和凶手两大类：平民的目标是找出隐藏在他们中间的凶手，而凶手则尽力隐藏自己的身份，避免被发现。那么，如果让 AI 加入游戏，会产生怎样的新变化呢？
近期的研究表明，采用扩散模型的规划模块能够同时生成长序列的轨迹规划，这更加符合人类的决策模式。此外，扩散模型在策略表征和数据合成方面也能为现有的决策智能算法提供更优的选择。
对大模型进行量化、剪枝等压缩操作，是部署时最常见不过的一环了。
依靠接近 GPT-4 能力的 GLM-4 的基础模型能力，智谱清言中的智能体（GLMs）也是我体验过的众多智能体中，使用体验比较不错的。