Sam Altman认为AGI很快就会降临，但若是没有感官兼备的AI何以称为智能？最近，UCLA等机构研究人员提出多模态具身智能大模型MultiPLY，AI可以知冷知热、辨音识物。
开源（OS）正在驱动生成式 AI 的创新。得益于像 GitHub 和 Hugging Face 等学术研究平台，我们得以见证 AI 技术的蓬勃发展。但值得注意的是，OpenAI、Anthropic 等越来越多的科技公司选择不公开模型的代码和权重。
AGI若到来，人类是否会受到威胁，是一个大众热衷讨论同时研究者们也很关注的问题，从各个角度对此的研究几乎都会引发人们的讨论。最新的一个重磅研究来自今天最重要的大模型公司之一Anthropic。
本文介绍了一个新兴岗位——Prompt工程师，他们负责设计、优化和调整与AI模型交互的文本输入。随着AI大模型应用的普及，Prompt工程师在打造更高效、智能的AI交互中发挥着重要作用。
昨天，Meta、纽约大学的研究者用「自我奖励方法」，让大模型自己生成自己的微调数据，从而在 Llama 2 70B 的迭代微调后超越了 GPT-4。今天，英伟达的全新对话 QA 模型「ChatQA-70B」在不使用任何 GPT 模型数据的情况下，在 10 个对话 QA 数据集上的平均得分略胜于 GPT-4。
字节跳动联合中科院自动化研究所提出新方法，用AI快速检测出视频中的高光片段，对输入视频的长度以及期望提取的高光长度都具有极高的灵活性，相关论文已被AAAI 2024收录。
在科研领域，AI 似乎将成为一支不可忽视的力量，去年年末，AI 甚至开始和真人平起平坐，荣获 Nature 大奖。
多模态大模型GPT-4V也会「有眼无珠」。UC San Diego纽约大学研究人员提出全新V*视觉搜索算法逆转LLM弱视觉宿命。
Mixtral 8x7B模型开源后，AI社区再次迎来一大波微调实践。来自Nous Research应用研究小组团队微调出新一代大模型Nous-Hermes 2 Mixtral 8x7B，在主流基准测试中击败了Mixtral Instruct。
视觉模型，同样遵循「参数越多性能越强」的规律？刚刚，一项来自苹果公司的研究验证了这个猜想。
