近年来，大型语言模型（LLM）通过大量计算资源在推理阶段取得了解决复杂问题的突破。推理速度已成为 LLM 架构的关键属性，市场对高效快速的 LLM 需求不断增长。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
Stability AI 发布了一款新 AI 模型——Stable Virtual Camera，该公司宣称该模型能将 2D 图像转化为，具有真实深度和视角的“沉浸式”视频。
人类具有通用的、解决长时序复杂任务的规划能力，这在我们处理生活中的复杂操作任务时很有用。
大模型在文本生成方面取得了卓越的成就，通过合适的prompt设计，往往可以使得生成结果符合特定的需求。但是为属性繁多的任务设计出合适的prompt是很困难的。一种解决方案是通过线性组合方式或者其变种将每个属性对应的模型在生成logits上进行融合。鉴于属性之间可能存在的冲突现象，这种方案无法保证模型的主属性不受其他模型的干扰。
事关路由LLM（Routing LLM），一项截至目前最全面的研究，来了——
终于到了适合跟大家介绍大模型的万能接口 MCP（Model Context Protocol）的时候了！
从自动驾驶、机器人导航，到AR/VR等前沿应用，SLAM都是离不开的核心技术之一。
在去年的 Sequoia Capital AI Ascent 2024 上，红杉的几位合伙人在活动期间提出观点：“GenAI 在客服领域已经初步找到了 PMF”。时隔一年，在大模型落地的产品形态逐渐从单纯的 ChatBot 进化为 Agent 的当下，企业级 AI 客服将会有更多落地机会和想象空间。
评估多模态AI模型的那些复杂测试，可能有一半都是“重复劳动”！
