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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。
《龙珠》、《神奇宝贝》、《新世纪福音战士》等上个世纪开播的动漫是很多人童年回忆的一部分，它们曾给我们带来了充满了热血、友情与梦想的视觉之旅。某些时候，我们会突然有重温这些童年回忆的冲动，但我们却可能会略带遗憾地发现这些童年回忆的分辨率非常低，根本无法在客厅的 4K 大屏电视上创造出良好的视觉体验，以至于可能阻碍我们与在高分辨率数字世界中成长的孩子分享这些童年回忆。
全球每年有近 500 万人死于抗生素耐药性，因此迫切需要新的方法来对抗耐药菌株。AI 方法可以发现新的抗生素，但现有方法有明显的局限性。性质预测模型很难扩展到大型化学空间。直接设计分子的生成模型可以快速探索广阔的化学空间，但生成的分子难以合成。
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你 —— 这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。
第一步在常见 AI 作图模型输入「一只胖胖的像面包的橘猫」，画出一只长得很像面包的猫猫，然后用概念半透膜 SPM 技术，将猫猫这个概念擦掉，结果它就失去梦想变成了一只面包。上图 1 是更多的猫猫图失去猫这个概念后的结果。
微软找到了探索语言生成模型参数的新切入点！
Reddit和OpenAI及谷歌，竟有着如此错综复杂的关系？最近，Reddit和谷歌双双官宣了一项6000万美元的合作协议，Reddit的数据将帮助谷歌训练AI模型。巧的是，Altman正是Reddit股东之一。
近日，被戏称为“中国AI教父”的李一舟被爆“搬运”中国知名AI模型、AI创作分享社区“LiblibAI”中的模型，并用作商业化。
OpenAI发布的新AI模型Sora带来的全球震动还没几天，但朋友圈里卖课的“老师们”已经闻风而动，疯狂推销起来了，言之凿凿地声称：
文章探讨了AI“创作”的作品版权归属问题，尤其关注大模型训练输入和创作输出两个环节的纠纷。作者提到了国内外的相关诉讼案例和不同国家对AI作品版权的态度。此外，科技公司在AI作品版权问题上的立场也存在差异。