近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
下一步是智能体？随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世，人工智能的发展趋势引起了广泛关注，特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问：人工智能领域下一个突破方向将会是什么？
半年时间，月之暗面把 AI 模型支持的上下文长度提升了一个数量级，实现了 200 万字上下文的「无损压缩」。
高通又往中高端手机市场扔下一颗「重磅炸弹」。
人类设计 prompt 的效率其实很低，效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底，ChatGPT 上线，同时引爆了一个新的名词：提示工程（Prompt Engineering）。
2022 年，谷歌高级研究科学家 Eric Jang 离开 Google Robotics，以副总裁的身份加入 1X Technologies 负责 AI 工作。2023 年 3 月，1X 获得了一轮由 OpenAI 创业基金领投的 2350 万美元融资，成为了 OpenAI 投资的第一家硬件公司。事实上，双方早在 2022 年就已经展开了合作，当时双方决定共同为机器人开发 AI 模型。
最近，文生视频模型 Sora 掀起了新一轮生成式 AI 模型浪潮，模型的多模态能力引起广泛关注。
最近，OpenAI 的视频生成模型 Sora 爆火，生成式 AI 模型在多模态方面的能力再次引起广泛关注。
自 ChatGPT-4 再度掀起“AI”热潮，2月16日，OpenAI 发布了首个文本转视频 AI 模型 Sora，为人工智能又带来亿点点惊艳和震撼。
