谷歌DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员认为，如果用大语言模型的思路来做大视频模型，能解决很多语言模型不擅长的问题，可能能更进一步接近世界模型。
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展，多模态大语言模型（MLLM）已经在文本、代码、图像、视频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。以 Llama 2，Mixtral 为代表的大语言模型（LLM），以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。
现在，大语言模型（LLM）迎来了“1-bit时代”。
英伟达在2024年2月14号的时候推出了这么一个产品，叫做Chat with RTX。顾名思义，就是和英伟达的显卡聊天。简单来说Chat with RTX是一个本地部署的大语言模型工具，可以实现和大语言模型对话，还支持处理多种文件类型，用户可以与其进行文本、PDF、Word文档等多种格式内容的交互。
随着大语言模型（LLMs）在近年来取得显著进展，它们的能力日益增强，进而引发了一个关键的问题：如何确保他们与人类价值观对齐，从而避免潜在的社会负面影响？
大语言模型之大，成本之高，让模型的稀疏化变得至关重要。
尽管收集人类对模型生成内容的相对质量的标签，并通过强化学习从人类反馈（RLHF）来微调无监督大语言模型，使其符合这些偏好的方法极大地推动了对话式人工智能的发展。
简单粗暴的理解，就是语言能力足够强大之后，它带来的泛化能力直接可以学习图像视频数据和它体现出的模式，然后还可以直接用学习来的图像生成模型最能理解的方式，给这些利用了引擎等已有的强大而成熟的视频生成技术的视觉模型模块下指令，最终生成我们看到的逼真而强大的对物理世界体现出“理解”的视频。
普林斯顿大学和DeepMind的科学家用严谨的数学方法证明了大语言模型不是随机鹦鹉，规模越大能力一定越大。
检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）是提升大语言模型性能的两种常用方法，那么到底哪种方法更好？在建设特定领域的应用时哪种更高效？微软的这篇论文供你选择时进行参考。
