具身智能是过去一年中和 LLM 一样受到市场高度关注的领域，通用机器人领域什么时候会出现「iPhone 时刻」？这是所有人都关注的问题。拾象团队在过去一年中也深度追踪通用机器人和机器人 foundation model 的进展。本篇文章是我们对机器人领域研究的开源。
艾瑞推算2023年中国AI基础数据服务市场规模为45亿元。
近期，关于多模态大模型的研究如火如荼，工业界对此的投入也越来越多。
2022年，Google研究团队发表了名为《思路链提示引发大型语言模型的推理》的开创性论文，引入了思维链(Chain of Thought， CoT)prompting技术。
自从 Devin（首个全自动 AI 软件工程师）提出以来，针对软件工程的 AI Agent 的设计成为研究的焦点，越来越多基于 Agent 的 AI 自动软件工程师被提出，并在 SWE-bench 数据集上取得了不俗的表现、自动修复了许多真实的 GitHub issue。
最近，多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路：物理神经网络（PNN），这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足，但绝对值得深耕！AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。
研究者表示，如果 Sytem 2 蒸馏可以成为未来持续学习 AI 系统的重要特征，则可以进一步提升 System 2 表现不那么好的推理任务的性能。
“草莓”的目的是让AI模型拥有类似人类的推理能力，让大模型不仅能生成查询答案，还能提前做好计划，处理复杂科学计数问题，并能够自主地浏览互联网进行“深度研究”，更接近人类智能。
人会有幻觉，大型语言模型也会有幻觉。近日，OpenAI 安全系统团队负责人 Lilian Weng 更新了博客，介绍了近年来在理解、检测和克服 LLM 幻觉方面的诸多研究成果。
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
