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最近，出现了一种新AI工具Nightshade，它可以让艺术家在他们的作品中添加不可见的像素变化。这些作品上传到网上被抓取到人工智能模型的训练集中，它添加的“病毒”，就可以导致最终模型在训练这些数据的时候，以混乱和不可预测的方式崩溃。
大型语言模型能力惊人，但在部署过程中往往由于规模而消耗巨大的成本。华盛顿大学联合谷歌云计算人工智能研究院、谷歌研究院针对该问题进行了进一步解决，提出了逐步微调（Distilling Step-by-Step）的方法帮助模型训练。
英伟达最新AI AgentEureka ，用GPT-4生成奖励函数，结果教会机器人完成了三十多个复杂任务。
Meta Platforms Inc. 基础人工智能研究团队的研究人员今天表示，他们将发布 AI 模拟环境 Habitat 的更高级版本，用来教机器人如何与物理世界交互。
GPT-4V风头正盛，LLaVA-1.5就来踢馆了！它不仅在11个基准测试上都实现了SOTA，而且13B模型的训练，只用8个A100就可以在1天内完成。
而在AI大模型的相关市场竞争中，除了底层的算法、架构外，“语料”则是一个被反复提及的关键要素。
GPT-4太吃算力，微软被爆内部制定了Plan B，训练更小、成本更低的模型，进而摆脱OpenAI。
DALLE-3 是一个文本到图像生成器，可以根据称为提示的书面描述创建新颖的图像。尽管 OpenAI 没有发布有关 DALL-E 3 的技术细节，但 DALL-E 早期版本的核心 AI 模型接受了人类艺术家和摄影师创作的数百万张图像的训练
多模态大模型的战场上，已有人闻到风声。据外媒爆料，OpenAI的全新多模态模型Gobi似乎已在筹备中。谷歌和OpenAI的这场对决，似乎已是箭在弦上了。
在高性能计算（HPC）、人工智能（AI）、和数据分析等领域，图形处理器（GPUs）正在发挥越来越重要的作用。其中，NVIDIA的 A100尤为引人注目。这是英伟达最强大的显卡处理器，也是当前使用最广泛大模型训练用的显卡。