近日，小扎在采访中透露，Meta等一众大厂或许将在今年拥有能够媲美中级软件工程师的AI；而在未来，AI将能够完成几乎所有的编码工作，甚至是AI系统本身的开发。面对即将到来的智能浪潮，人类该如何未雨绸缪？个人又该如何适应变革？
Meta-CoT 通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。
对于专业应用和创意工作流来说，除了高质量的形状和纹理，更需要可以独立操作的「零部件级3D模型」。为此，Meta与牛津大学的研究人员推出了全新的多视图扩散模型。
Meta提出大概念模型，抛弃token，采用更高级别的「概念」在句子嵌入空间上建模，彻底摆脱语言和模态对模型的制约。
预训练语言模型通常在其参数中编码大量信息，并且随着规模的增加，它们可以更准确地回忆和使用这些信息。
基于大型定量模型，解决各行业的复杂科学和商业问题
是「利器」还是「鸡肋」？
AI末日将近？ 深度学习三巨头之一、被称为AI教父的Hinton教授在最新演讲中指出，技术的发展速度远远超出了他的预期，如果再不加以监管人类将会在10年内灭绝
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用已经渗透到创意写作的方方面面。
Orr Zohar的指导老师Serena Yeung-Levy教授于2018年获得斯坦福大学博士学位，师从李飞飞和Arnold Milstein。2017年至2019年期间，Serena Yeung-Levy曾与Justin Johnson和李飞飞共同教授斯坦福大学卷积神经网络课程。
