在多模态大模型的基座上，视觉 - 语言 - 动作（Visual-Language-Action, VLA）模型使用大量机器人操作数据进行预训练，有望实现通用的具身操作能力。
用模型学习模型，为企业主生产更容易被AI推荐的营销内容。
苹果在 Hugging Face上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在 iPhone 上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。
让大模型破译从未见过的甲骨文，准确率拿下新SOTA！
为了降低大模型预训练成本，最近两年，出现了很多新的优化器，声称能相比较AdamW，将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究，指出不仅新优化器的加速低于宣称值，而且会随模型规模的增大而减弱，该研究证实了严格基准评测的必要性。
机器人终于不用散装大脑了！ 字节Seed一个模型就能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互。
模型训练重点在于数据的数量与质量？其实还有一个关键因素—— 数据的出场顺序。
能看懂视频并进行跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，快手开源了。
在端侧 AI 这个热门赛道，华为盘古大模型扔下了一颗 “重磅炸弹” 。
近年来，生成式 AI 和多模态大模型在各领域取得了令人瞩目的进展。然而，在现实世界应用中，动态环境下的数据分布和任务需求不断变化，大模型如何在此背景下实现持续学习成为了重要挑战
