今天上午，小米发布了其首个开源推理大模型-Xiaomi MiMo。通过 25 T 预训练 + MTP 加速 + 规则化 RL + Seamless Rollout，让 7 B 参数的 MiMo-7B 在数理推理和代码生成上赶超 30 B-32 B 大模型，并完整 MIT 开源全系列与工程链，给端-云一体 AI 落地提供了“以小博大”的新范例。
less structure,more intelligence.
Ilya Sutskever（前 OpenAI 联合创始人兼首席科学家）在前几天召开的 NeurIPS 会议上表示，大模型的预训练已经走到了尽头。而 Noam Brown（OpenAI 研究员，曾带领团队开发出在德州扑克中战胜职业选手的 AI 系统 Pluribus）在近期关于 OpenAI O1 发布的采访中提到，提升 Test-Time Compute 是提升大模型答案质量的关键。
less is more，半步也是进步
Richard Sutton 在 「The Bitter Lesson」中做过这样的评价：「从70年的人工智能研究中可以得出的最重要教训是，那些利用计算的通用方法最终是最有效的，而且优势巨大。」
造大模型的成本，又被打下来了！这次是数据量狂砍95%的那种。陈丹琦团队最新提出大模型降本大法——数据选择算法LESS， 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调，效果比用整个数据集还要好。
Meta谷歌接连放出重磅成果！Meta开源无缝交流语音翻译模型，谷歌放出无监督语音翻译重大突破Translation 3。
《时代》杂志发布“2023 年最佳发明”榜单，涵盖了如人工智能、绿色能源和可持续发展等重点领域。以下是 AI 领域 14 项入选发明的简介：
