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就在刚刚，OpenAI的最大秘密，被傅盛在130万人面前揭穿！百亿参数，竟能在企业级应用中媲美千亿级大模型；一张3060，就能帮老板打到「王者」！
AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。
要真正的实现AGI的话，需要有强大的模型和数量庞大且高质量的数据、可扩展的基础训练以及符号化的方法。
IPA 已经成了现代智能手机不可或缺的标配，近期的一篇综述论文更是认为「个人 LLM 智能体会成为 AI 时代个人计算的主要软件范式」。
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。
AI 视频生成，是最近最热门的领域之一。各个高校实验室、互联网巨头 AI Lab、创业公司纷纷加入了 AI 视频生成的赛道。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、SEINE、LaVie、VideoLDM 等视频生成模型的发布，更是让人眼前一亮。
自 ChatGPT 等大型语言模型推出以来，为了提升模型效果，各种指令微调方法陆续被提出。本文中，普林斯顿博士生、陈丹琦学生高天宇汇总了指令微调领域的进展，包括数据、算法和评估等。
Stable Diffusion要王者归来了？
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。
2023年一月份，还没有公开的文本转视频模型。截至目前，AI视频生成产品已达数十种，用户数百万。回顾这一年的AI生成式视频发展+值得关注的技术及应用，我们一起聊聊相关内容。