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不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红，在一众文生视频模型中突出重围，成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora 训练推理复现流程后，Colossal-AI 团队全面开源全球首个类 Sora 架构视频生成模型 「Open-Sora 1.0」，涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球 AI 热爱者共同推进视频创作的新纪元。
哈工大联合度小满推出针对多模态模型的自适应剪枝算法 SmartTrim，论文已被自然语言处理顶级会议 COLING 24 接收。
人类设计 prompt 的效率其实很低，效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底，ChatGPT 上线，同时引爆了一个新的名词：提示工程（Prompt Engineering）。
一个月前（2月15日），Sora和 Gemini 1.5 同时推出，这个故事很多人都听过了，Google 被冠以 AI 界汪峰的名头。人们纷纷震惊于 Sora 的强大，讨论 Sora 是不是世界模型。而 Gemini 1.5 的第一个模型 Gemini 1.5 Pro 在发布后没多久就逐渐无人问津了。
在 AI 落地如何 ToB 业务上，有赞是属于「跑得快」的一批玩家。在 2024 年 1 月 FounderPark 的一场直播中，有赞创始人兼 CEO 白鸦就从 SaaS 产品经理的角度，聊了聊大模型时代的产品应该怎么做。而在最近的一场直播中，白鸦则详细分享了有赞如何用 AI 改造他们的 SaaS 服务流程。
早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
苹果在 AI 领域的布局到底是什么，或许苹果 CEO 蒂姆・库克的一句话可以为我们答疑解惑。此前在 2024 苹果股东大会上，库克表示，今年将在 GenAI 领域实现重大进展。
六个月前，a16z 对网络流量数据进行了一次深度挖掘，以便将真实数据与其他内容区分开来。根据每月访问量，a16z 对最受欢迎的生成式 AI 网络产品进行了排名，并发现了消费者实际使用这项技术的模式。
首先先来看看模型底座，阶跃星辰发布了两款，分别是Step-1V和Step-2。其中Step-1V具有千亿参数，支持多模态能力，和GPT4-Turbo一样，128K上下文，不过这款不算惊艳，只能算主流大模型中的正常水平。
MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——