近日，香港大学发布最新研究成果：智能交通大模型OpenCity。该模型根据参数大小分为OpenCity-mini、OpenCity-base和OpenCity-Pro三个模型版本，显著提升了时空模型的零样本预测能力，增强了模型的泛化能力。
张大鹏，加拿大皇家科学院院士，加拿大工程院院士，国际电气与电子工程师协会终身会士（IEEE Fellow），国际模式识别协会会士，亚太人工智能学会会士，香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授，深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）计算机视觉研究中心主任，香港中文大学（深圳）—联易融计算机视觉与人工智能联合实验室主任，以及香港理工大学荣誉教授。
本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖，主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。
本文的主要作者来自香港大学的数据智能实验室 (Data Intelligence Lab@HKU)。
最新消息，阿里大模型元老杨红霞入职香港理工大学，任电子计算机系教授。
6 月 25 日，有多名开发者收到了来自 OpenAI 的公告，公告中显示，OpenAI 将于 7 月 9 日开始封锁来自非支持国家和地区的 API 流量。在 OpenAI 给出的 “支持访问国家和地区” 名单上（https://platform.openai.com/docs/supported-countries），中国大陆、中国香港等地均未在列。
香港大学推出的XRec模型通过融合大型语言模型的语义理解和协同过滤技术，增强了推荐系统的可解释性，使用户能够理解推荐背后的逻辑。这一创新成果不仅提升了用户体验，也为推荐技术的未来发展提供了新方向和动力。
华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST，通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制，使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征，显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。
本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLM PEFT Fine-tuning）的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」
“在香港AI创业，遍地都是机会”？
