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随着人工智能技术的快速发展，能够处理多种模态信息的多模态大模型（LMMs）逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息，LMMs 展现出一定的推理和理解能力，在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
Llama 3.1 终于现身了，不过出处却不是 Meta 官方。
当今的LLM已经号称能够支持百万级别的上下文长度，这对于模型的能力来说，意义重大。但近日的两项独立研究表明，它们可能只是在吹牛，LLM实际上并不能理解这么长的内容。
产品和供应链的关系，如同“鸡生蛋和蛋生鸡”。
但和以前相比，回归后的Q房网已经有些不同。
不用H100，三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣，是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架，已经斩获了2.5k星标。
苹果最新杀入开源大模型战场，而且比其他公司更开放。 推出7B模型，不仅效果与Llama 3 8B相当，而且一次性开源了全部训练过程和资源。大模型，AI，苹果AI，苹果开源模型
面对加速袭来的AI浪潮，“一刀切”地禁用AI并不现实，需分类、分情况讨论以厘清AI创作的边界，特别是要区分“人工智能辅助”和“人工智能主导创作”的界限
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？