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那时GPT-2刚刚发布，我很清楚技术的发展轨迹，这样的模型表面上是互联网或网页的模型，但肯定会带来一些非常有趣的东西。于是我打电话给Nick和其他的朋友们，我说“我们应该弄清楚怎么打造这些东西”。
OpenAI“双12”刚进行到第二天，就把大模型圈搅得好不热闹！ 一边是Meta没预告就发布了Llama 3.3，70B版本就能实现以前405B的性能。
知识密集型工作也败了！大型语言模型在预测神经科学结果方面超越了人类专家，平均准确率达到81%，而人类专家仅为63%；模型通过整合大量文献数据，展现出了惊人的前瞻性预测能力，预示着未来科研工作中人机协作的巨大潜力。
最近，世界模型（World Models）似乎成为了 AI 领域最热门的研究方向。
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
人类离AGI究竟还有多远？最新一期Nature文章，从以往研究分析、多位大佬言论深入探讨了LLM在智能化道路上突破与局限。
以 GPT4V 为代表的多模态大模型（LMMs）在大语言模型（LLMs）上增加如同视觉的多感官技能，以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧，但迄今为止，我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
原通义千问大模型技术负责人周畅（花名：钟煌）于 7 月 18 日被曝将离职创业，然而在 10 月 23 日，就有消息称周畅已经低调加入了字节跳动。
强化微调可以轻松创建具备强大推理能力的专家模型。
最近从由大型语言模型（LLM）驱动的聊天机器人向如今该领域所定义的 Agent 系统或 Agentic AI 的转变，可以用一句老话来概括：“少说话，多做事。”