为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
随着越来越多的企业将人工智能应用于其产品，AI芯片需求快速增长，市场规模增长显著。因此，本文主要针对目前市场上的AI芯片厂商及其产品进行简要概述。
AI浪潮汹涌了一年多，终于卷到了手机上。
百川智能又对产品进行了一次大更新，发布了Baichuan 3模型。这次更新后，在多个权威通用能力评测CMMLU、GAOKAO和AGI-Eval中，其英文能力已经逼近 GPT-4，在中文任务表现上甚至超越了GPT-4：
OPO 无需训练即可实现实时动态对齐，而且因其即插即用的特性，适用于所有的开源与闭源大模型。
近日，三星在加利福尼亚州圣何塞隆重发布了最新的Galaxy S24系列手机，AI要素拉满！网友一片热情，纷纷实测
2023年做大模型，国内更关注的是云厂商，很少有人会注意到，硬件厂商的大模型做得怎么样。
Airbnb需要给资本市场讲一个更大的故事，而AI就是那个画出大饼的金手指。
随着技术的不断发展，各种AI模型框架也越来越多，管理和整合多个模型、服务提供商和密钥可能会变得复杂。幸运的是，而今有一款名为“AI 网关”的开源项目可以帮助简化这一过程。
