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去年 12 月，新架构 Mamba 引爆了 AI 圈，向屹立不倒的 Transformer 发起了挑战。如今，谷歌 DeepMind「Hawk 」和「Griffin 」的推出为 AI 圈提供了新的选择。
随着 Sora 的爆火，人们看到了 AI 视频生成的巨大潜力，对这一领域的关注度也越来越高。
北大团队联合兔展发起了一项Sora复现计划——Open Sora。
近日，来自香港大学的Jihan Yang和纽约大学的谢赛宁等人发表了新的成果，将真实世界的地图、街景等各种信息融入Agent所在的虚拟世界，为智能体的未来赋予了无限可能。
随着终端侧 AI 变革席卷全球，「小而强」的端侧大模型，成为行业主流玩家的必争之地。
一年多来，AI 渐渐变得普通和日常。当巨头们你追我赶扔下新的王炸，AI 也在更多不起眼的地方出现，地铁、电梯间、产品海报、软件开屏，与普通人的线上和线下擦肩而过。
机器人，成为 AI 巨头最关注的下一个方向。
如果说 OpenAI 已经占据了今天闭源大模型生态的一极，那 Meta 无疑是代表开源大模型的另一极。
在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中，偏好数据通常被用作对齐（alignment）时的训练优化目标，如基于人类或 AI 反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）或者直接偏好优化（DPO），而在模型评估中，由于任务的复杂性且通常没有标准答案，则通常直接以人类标注者或高性能大模型（LLM-as-a-Judge）的偏好标注作为评判标准。
有人表示：「等待已久的 AI 图像创建功能终于迎来了图层！」