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关键词: 图像生成模型,扩散模型,AI,人工智能,MetaEarth

北航的研究团队，用扩散模型“复刻”了一个地球？ 在全球的任意位置，模型都能生成多种分辨率的遥感图像，创造出丰富多样的“平行场景”。 而且地形、气候、植被等复杂的地理特征，也全都考虑到了。

关键词: FlashST,智慧交通,AI交通,时空预测模型

华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST，通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制，使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征，显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。

关键词: AI,生成式AI,AI存储,GenAI

合理选择存储，助推生成式AI应用。麦肯锡研究报告显示，到2030年前，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元的价值。

关键词: GPT-4,openai,微调,提示词

除了OpenAI自己，居然还有别人能用上GPT-4-Base版？？

关键词: 英伟达,大模型,GPT-4,RULER,AI测试

无情戳穿“长上下文”大模型的虚标现象

关键词: 模型训练,token,next-token,GPT,Llama

研究人员提出了一种新的大型语言模型训练方法，通过一次性预测多个未来tokens来提高样本效率和模型性能，在代码和自然语言生成任务上均表现出显著优势，且不会增加训练时间，推理速度还能提升至三倍。

关键词: LLM,Llama 2,大语言模型,Transformer,token

在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM，是否使用英语作为内部语言？对此，来自EPFL的研究人员针对Llama 2家族进行了一系列实验。

关键词: Mixtral,Llama 3,Phi-3,OpenELM,大模型

深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中，他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型：Mixtral、Meta AI 的 Llama 3、微软的 Phi-3 和苹果的 OpenELM。

关键词: 多模态,模型训练,DeepMind,Zipper

最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质、音频到图像，甚至是状态序列。

关键词: ChatGPT,GPT-4, post-traning,大模型,模型训练

John Schulman 是 OpenAI 联合创始人、研究科学家（OpenAI 现存最主要具有技术背景的创始人），他领导了 ChatGPT 项目，在 OpenAI 内部长期负责模型 post-traning，在 Ilya 和 Jan Leike 离开 OpenAI 后，下一代模型安全性风险相关的研究也会由 John Schulman 来接替负责。