大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
说起阶跃星辰，可以说是 AI 六小强中最低调的一个，但最近这家公司在 AI 圈里频频“闹出动静”。
Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎（RIG）生成的大规模数据进行训练，以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力，在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能，超越了以往的方法，且无需针对特定任务的微调。
多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从每种模态中获取独特的但互补的信息，从而构建出更全面的世界观。例如，在一个自动驾驶场景中，图像数据可以帮助系统识别道路上的行人，而雷达数据则能够感知车距，两者结合能够显著提升决策准确性。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟，研究的探索空间正由预训练转向后期训练（Post-training），OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
善智者，动于九天之上。
多模态大语言模型（MLLM）如今已是大势所趋。 过去的一年中，闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
基于虚幻引擎5，清华大学构建了一个真实、动态、开放的具身智能平台EmbodiedCity，用于评估和研究具身智能在复杂城市场景中的应用；该平台提供在线接入和离线运行两种使用方式，支持多模态场景理解、问答、对话、导航和任务规划等一系列具身智能任务。
如果您正在探寻人工智能未来的辉煌篇章，那么答案就在这里。 OpenAI的领导者Sam Altman和Greg Brockman最近表示：“现在正是我们展望未来的最佳时机。”他们预见了一个新时代，用户将不再只是与单一的模型对话，而是与由众多多模态模型和工具构成的系统互动，这些系统能够代表用户执行操作。
Molmo，开源多模态模型正在发力！
