在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron，是怎么训练出来的？刚刚放出的论文，把一切细节毫无保留地全部揭秘了！
大模型竞技场的可信度，再次被锤。
来自英伟达和UIUC的华人团队提出一种高效训练方法，将LLM上下文长度从128K扩展至惊人的400万token SOTA纪录！基于Llama3.1-Instruct打造的UltraLong-8B模型，不仅在长上下文基准测试中表现卓越，还在标准任务中保持顶尖竞争力。
Meta首届LlamaCon开发者大会开幕，扎克伯格在期间接受采访，回应大模型相关的一切。包括Llama4在大模型竞技场表现不佳的问题：
今天，在首届LlamaCon开发者大会上，Meta正式发布了对标ChatGPT的智能助手Meta AI App，并宣布面向开发者提供官方Llama API服务的预览版本。Meta AI App是一款智能助手，基于Llama模型打造，可通过社交媒体账号了解用户偏好、记住上下文。与ChatGPT一样，Meta AI App支持语音和文本交互，并额外支持了全双工语音交互（Full-duplex，
香港英文媒体《南华早报》29日援引两名知情人士的话报道称，微软研究院纽约实验室的高级研究员兰姆（Alex Lamb）将于即将到来的秋季学期加入新成立的清华大学人工智能学院（College of AI），担任助理教授。兰姆在一封电子邮件中证实了这一消息。
在DeepSeek R1-V3、GPT-4o、Claude-3.7的强势围攻下，Meta坐不住了。曾作为开源之光的Llama在一年的竞争内连连失利，并没有研发出让公众惊艳的功能。创始人扎克伯格下达死命令，今年4月一定要更新。
「一位顶尖科学家，有数千亿美元的资源，却仍然能把Meta搞砸了！」最近，圈内对LeCun的埋怨和批评，似乎越来越压不住了。有人批评说，Meta之所以溃败，LeCun的教条主义就是罪魁祸首。但LeCun却表示，自己尝试了20年自回归预测，彻底失败了，所以如今才给LLM判死刑！
Llama 4 或许只是冰山一角。
