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刚刚，我们经历了LLM划时代的一夜。谷歌又在深夜发炸弹，Gemini Ultra发布还没几天，Gemini 1.5就来了。卯足劲和OpenAI微软一较高下的谷歌，开始进入了高产模式。
普林斯顿大学和DeepMind的科学家用严谨的数学方法证明了大语言模型不是随机鹦鹉，规模越大能力一定越大。
如果允许学生用AI“作弊”，他们的成绩分布会发生怎样的变化？
微软首个为Windows而设的智能体（Agent） 亮相：基于GPT-4V，一句话就可以在多个应用中无缝切换，完成复杂任务。整个过程无需人为干预，其执行成功率和效率是GPT-4的两倍，GPT-3.5的四倍。
ChatGPT又要推出新功能了，这次名叫“记忆”（Memory）。如其名，作用就是让AI记住用户此前的对话内容。
新春佳节，苹果又给设计师们奉上了新的大礼——全新的AI动画助手！
鹅妹子嘤！AI硬件，自己也能动手做了！只需一个小时，成本不到八百块。
检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）是提升大语言模型性能的两种常用方法，那么到底哪种方法更好？在建设特定领域的应用时哪种更高效？微软的这篇论文供你选择时进行参考。
状态空间模型正在兴起，注意力是否已到尽头？
就在十几个小时之前，OpenAI再一次放出大招，发布了一个有望改变世界的产品，那就是文字生成视频的Sora模型。