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2023-2024年，以 GPT-4V、Gemini、Claude、LLaVA 为代表的多模态大模型（Multimodal LLMs）已经在文本和图像等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮。
在机器学习社区中，ICLR （国际学习表征会议）是较为「年轻」的学术会议，它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办。但 ICLR 很快就获得了研究者的广泛认可，并且在 AI 圈拥有了深度学习会议「无冕之王」的称号。
阿里云正式发布通义千问2.5大模型，同时宣布性能全面赶超GPT-4 Turbo。
芝麻粒大小的人脑组织，突触规模就相当于一个GPT-4！
机器学习三大顶会之一的ICLR 2024，正在维也纳如火如荼地举行。
一年前，朱啸虎和傅盛围绕ChatGPT创业的话题，在朋友圈隔空“抬杠”。朱啸虎站在投资者的角度认为，ChatGPT对创业公司很不友好，未来两三年内请大家放弃融资幻想。而傅盛作为创业者代表则认为，大模型相关领域有很多价值机会。
一个服务于1000万日活跃用户数的通用大模型，至少需要年收入100亿元才可能保持收支平衡，如果未来能服务1亿日活用户呢？10亿日活用户呢？
今年开年以来，大模型落地越来越火热。云计算大厂有关AI业务的数据在不断刷新。就在这样的时间节点上，5月9日，阿里云在北京举办AI峰会，除了发布阶段性的进展之外，还重点向与会者介绍了阿里云的大模型生态和落地平台，为大模型落地竞争再添一把火。
近年来，在经历了ChatGPT、Midjourney等国际AIGC产品的飞速发展，以及百度文心、阿里通义、Kimi等国内AIGC产品的激烈追赶后，2024年，几乎每位互联网用户都或多或少接触了AIGC技术产生的内容。从智能手机中的大模型助手，到日常所见的AI生成图片，再到职场中的AIGC工具辅助优化工作，AIGC内容已遍布人们的生活中。
众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。