2024年，“找到靠谱工作”和“招到靠谱的人”依然是共生的困扰。我们坚定认为，抛开传统大厂，市场中仍有大量符合下一个时代红利的雇主公司等待被挖掘。赛道潜力、业务逻辑、人事情况……对这些信息的掌握和洞察，决定了求职者选择公司的眼光，也决定了面试交流的质量与深度。
昨天的谷歌Next大会可是太精彩了，谷歌一连放出不少炸弹。 - 升级「视频版」Imagen 2.0，下场AI视频模型大混战 - 发布时被Sora光环掩盖的Gemini 1.5 Pro，正式开放 - 首款Arm架构CPU发布，全面对垒微软/亚马逊/英伟达/英特尔
AI在学会工作之后，终于也能和人一样玩游戏了！DeepMind的SIMA是一个可以感知和理解各种环境的AI代理，能够在多种视频游戏设置中执行任务，未来甚至可能可以与任何虚拟环境进行互动。
扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现，开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion，DALLE，Imagen，SORA 等大模型如雨后春笋般涌现，进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而，当前的扩散模型在理论上并非完美，鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外，奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。
【新智元导读】利用文本生成图片（Text-to-Image, T2I）已经满足不了人们的需要了，近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像，本文对这些方法进行了总结综述。
阿里巴巴已经不满足于互联网巨头的称号了，它的下一步要做中国“Open AI”。
近日，谷歌DeepMind宣布推出一个可扩展指令多世界智能体（Scalable Instructable Multiworld Agent，SIMA）。
2024 开年，OpenAI 就在生成式 AI 领域扔下了重磅炸弹：Sora。
中美六大云巨头，偏爱14家大模型创企。
资本永远在追逐风口，从二次元、元宇宙、AI到短剧……每一次技术革新与新赛道的崛起将掀起投资狂潮。而自2022年底就异常火爆的AI大模型及应用，随着新技术的不断推出（如Sora的问世），至今依然备受瞩目。
