随着大规模语言模型的快速发展，如 GPT、Claude 等，LLM 通过预训练海量的文本数据展现了惊人的语言生成能力。然而，即便如此，LLM 仍然存在生成不当或偏离预期的结果。这种现象在推理过程中尤为突出，常常导致不准确、不符合语境或不合伦理的回答。为了解决这一问题，学术界和工业界提出了一系列对齐（Alignment）技术，旨在优化模型的输出，使其更加符合人类的价值观和期望。
OpenAI正与甲骨文洽谈，计划联手构建一个全球最顶尖的AI数据中心。
Lightdash，一个商业智能（BI）平台和开源替代品，旨在替代谷歌的 Looker，正在推出一款新产品，允许公司为特定团队的使用案例培训“AI 分析师”，使公司中的任何人都能够查询汇总的业务数据。
Alexnet对人工智能世界具有象征意义，因为现代人工智能的三个基本要素第一次汇聚在一起，第一个要素是神经网络，第二个要素是大数据，即使用ImageNet，第三个要素是GPU计算......
瑞士信息与通信科技公司Acodis创立于2016年，公司致力于开发智能文档处理平台，该平台基于人工智能，可在数秒内将任何类型文档的非结构化信息转化为结构化数据，取代手动文档传输和信息处理，节省时间成本的同时提升企业数据利用效率。
这样一套组合拳打下去，AI厂商大概率就会乖乖向网站付费了。
具身化AI的未来突破“GPT-3时刻”；三类数据策略，互联网、模拟和真实机器人数据的结合；虚拟世界与现实世界的连接，基础Agent的愿景
来自中国科学技术大学数据空间研究中心、香港科技大学、香港理工大学以及奥胡斯大学的研究者们提出一种新的场景生成方法 DreamScene，只需要提供场景的文本就可以生成高质量，视角一致和可编辑的 3D 场景。
十天前的 Meta Connect 2024 大会上，开源领域迎来了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。两个版本都是纯文本模型，但也具备多语言文本生成和工具调用能力。Meta 表示，这些模型可让开发者构建个性化的、在设备本地上运行的通用应用 —— 这类应用将具备很强的隐私性，因为数据无需离开设备。
World Labs旨在开发能够利用图像和其他数据对三维世界进行决策的软件，打造所谓的“世界大模型”
