随着大语言模型（LLM）的快速发展，其在文本生成、翻译、总结等任务中的应用日益广泛。如微软前段时间发布的Copilot+PC允许使用者利用生成式AI进行团队内部实时协同合作，通过内嵌大模型应用，文本内容可能会在多个专业团队内部快速流转，对此，为保证内容的高度专业性和传达效率，同时平衡内容追溯、保证文本质量的LLM水印方法显得极为重要。
一位优秀的相声演员需要吹拉弹唱样样在行，类似地，一个优秀的机器人模型也应能适应多样化的机器人形态和不同的任务，但目前大多数机器人模型都只能控制一种形态的机器人执行一类任务。现在 Octo（八爪鱼）来了！这个基于 Transformer 的模型堪称当前最强大的开源机器人学习系统，无需额外训练就能完成多样化的机器人操控任务并能在一定程度适应新机器人形态和新任务，就像肢体灵活的八爪鱼。
iVideoGPT，满足世界模型高交互性需求。
通过提示查询生成模块和任务感知适配器，大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用，显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异，尤其在视频级跨域自适应方面，仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。
福无双至，祸不单行，Google 又又又「翻车」了。
将一个实验性质的功能直接推向用户，谷歌有些急功近利了。
比斯坦福DPO（直接偏好优化）更简单的RLHF平替来了，来自陈丹琦团队。 该方式在多项测试中性能都远超DPO，还能让8B模型战胜Claude 3的超大杯Opus。 而且与DPO相比，训练时间和GPU消耗也都大幅减少。
TinyLLaVA 项目由清华大学电子系多媒体信号与智能信息处理实验室 (MSIIP) 吴及教授团队和北京航空航天大学人工智能学院黄雷老师团队联袂打造。清华大学 MSIIP 实验室长期致力于智慧医疗、自然语言处理与知识发现、多模态等研究领域。北航团队长期致力于深度学习、多模态、计算机视觉等研究领域。
不管你来自哪个城市，相信在你的记忆中，都有自己的「家乡话」：吴语柔软细腻、关中方言质朴厚重、四川方言幽默诙谐、粤语古雅潇洒…… 某种意义上说，方言不只是一种语言习惯，也是一种情感连接、一种文化认同。我们「上网冲浪」遇到的新鲜词汇中，有不少就是来自各地方言。当然，有些时候，方言也是一种交流「壁垒」。
最近，许久没有新动向的马斯克放出了大消息——他旗下的人工智能初创公司xAI将投入巨资建造一个超算中心，以保证Grok 2及之后版本的训练。这个「超级计算工厂」预计于2025年秋季建成，规模将达到目前最大GPU集群的四倍。
