NotebookLM是谷歌开发的一款人工智能驱动的研究和写作工具，上传一个源文件，它会为用户生成一个音频概述或播客。这款产品的爆火很大一部分原因是简单的一键式体验，研发人员将交互按钮设计得十分简洁有趣，吸引更多用户尝试。
移动任务自动化利用AI精准捕捉并解析人类意图，进而在移动设备（手机、平板电脑、车机终端）上高效执行多样化任务，为那些因认知局限、身体条件限制或身处特殊情境下的用户提供前所未有的便捷与支持。
一个简单但具有挑战性的基准
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的研究取得了重大进展，并对各个领域产生了深远影响。然而，LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练，这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。
清华大学推出的SonicSim平台和SonicSet数据集针对动态声源的语音处理研究提供了强有力的工具和数据支持，有效降低了数据采集成本，实验证明这些工具能有效提升模型在真实环境中的性能。
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
Max Tegmark团队又出神作了！他们发现，LLM中居然存在人类大脑结构一样的脑叶分区，分为数学/代码、短文本、长篇科学论文等部分。这项重磅的研究揭示了：大脑构造并非人类独有，硅基生命也从属这一法则。
在游戏和机器人研究领域，让智能体在开放世界环境中实现有效的交互，一直是令人兴奋却困难重重的挑战。
如何通过更好的提示工程来提升模型的推理能力，一直是研究人员和工程师们关注的重点。
PUMA（emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation）是一项创新的多模态大型语言模型（MLLM），由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示，巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。
