喂给大模型语料——最初是维基百科和Reddit，后来扩展到音频、视觉图像甚至雷达和热图像——后者广义上说是换了种表达方式的语言。也因此有生成式AI的创业者认为，一个极度聪明的大语言模型就是那个通往AGI最终答案，多模态的研究道路只是目前对前者的底气不足。
上周末，Mistral甩出的开源MoE大模型，震惊了整个开源社区。MoE究竟是什么？它又是如何提升了大语言模型的性能？
大语言模型需要消耗巨量的GPU内存。有可能一个单卡GPU跑推理吗？可以的话，最低多少显存？70B大语言模型仅参数量就有130GB，仅仅把模型加载到GPU显卡里边就需要2台顶配100GB内存的A100。
哈工深发布全新多模态大语言模型九天（JiuTian-LION），融合细粒度空间感知和高层语义视觉知识，在13个评测任务上实现了sota性能。
大语言模型「拍马屁」的问题到底要怎么解决？最近，LeCun转发了Meta发布的一篇论文，研究人员提出了新的方法，有效提升了LLM回答问题的事实性和客观性。我们一起来看一下吧。
来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。
今年，大型语言模型改变了自动驾驶技术路线的竞争格局。特斯拉开始探索自动驾驶的世界模型，而中国企业加速推进自动驾驶技术，超过美国。
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-context Learning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。
最近，除了大语言模型继续持续刷屏，视频生成技术也取得了重大进展，多家公司相继发布了新模型。首先，作为最早探索视频生成领域的领头羊之一，Runway 升级了其 Gen-2 模型，带来了电影级别的高清晰度，令人瞩目，并称视频生成的一致性得到了重大改进。
罗兰贝格认为，使用新的人工智能语言模型暂时不会导致一家公司的员工人数大幅减少。在接受相关调查的高管中，只有16%的受访者计划在2025年底前裁员5%甚至更多。
