近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
近期，来自华为诺亚方舟实验室的研究者提出了 DenseSSM，用于增强 SSM 中各层间隐藏信息的流动。通过将浅层隐藏状态有选择地整合到深层中，DenseSSM 保留了对最终输出至关重要的精细信息。
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。
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。
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。
3 月 6 日，田渊栋又一项研究出炉，这次，他们主攻 LLM 内存效率。除了田渊栋本人，还有来自加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校以及 CMU 的研究者。
牛津大学 VGG 实验室 Andrew Zisserman 团队最新工作系统性解决了任意物体的遮挡补全问题，并且为这一问题提出了一个新的更加精确的评估数据集。该工作受到了 MPI 大佬 Michael Black、CVPR 官方账号、南加州大学计算机系官方账号等在 X 平台的点赞。
