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。
来自纽约大学和UC伯克利的研究团队成功捕捉到了多模态大模型在视觉理解方面存在的重大缺陷。针对这个问题，他们进一步提出了一个将DINOv2特征与CLIP特征结合的方法，有效地提升了多模态大模型的视觉功能。
