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2026年的数据荒越来越近，硅谷大厂们已经为AI训练数据抢疯了！它们纷纷豪掷十数亿美元，希望把犄角旮旯里的照片、视频、聊天记录都给挖出来。不过，如果有一天AI忽然吐出了我们的自拍照或者隐私聊天，该怎么办？
在大模型落地应用的过程中，端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日，斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了，受到了开发者社区的极大关注，模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行，在准确性和延迟方面超越了 GPT-4，并将上下文长度减少了 95%。此外，Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。
2024 年英伟达 GTC 大会上，创始人兼 CEO 黄仁勋以人形机器人压轴，并表示构建通用人形机器人的基本模型是今天能在 AI 领域解决的最令人兴奋的问题之一
超过200名音乐人呼吁AI时代的音乐版权保护。
大模型不看图，竟也能正确回答视觉问题？！中科大、香港中文大学、上海AI Lab的研究团队团队意外发现了这一离奇现象。他们首先看到像GPT-4V、GeminiPro、Qwen1.5-72B、Yi-VL-34B以及LLaVA-Next-34B等大模型，不管是闭源还是开源，语言模型还是多模态，竟然只根据在多模态基准MMMU测试中的问题和选项文本，就能获得不错的成绩。
关注 OpenAI核心创始成员Andrej Karpathy 深度分享AI大模型发展及Elon管理法则。近日，OpenAI核心创始成员Andrej Karpathy（已于24年2月离职）在红杉资本进行了一场精彩的分享。
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患，如后门攻击。
模仿人类阅读过程，先分段摘要再回忆，谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能，有效上下文提升了3-20倍。
“只需”10万美元，训练Llama-2级别的大模型。尺寸更小但性能不减的MoE模型来了：它叫JetMoE，来自MIT、普林斯顿等研究机构。性能妥妥超过同等规模的Llama-2。
FoundationPose模型使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪，支持基于模型和无模型设置，在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法.