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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？
比起App Store，如今的GPT Store几乎没有一战之力。
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。
生成式AI的出现，让一切变得有所不同。
一家来自纽约的初创公司Hume AI发布了一款标榜为「第一个具有情商的对话式人工智能」的共情语音接口(EVI)，并表示其能够从用户那里检测到53种不同的情绪。
秒懂视频的AI诞生了！KAUST和哈佛大学研究团队提出MiniGPT4-Video框架，不仅能理解复杂视频，甚至还能作诗配文。
“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。
谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths（MoD），改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要计算，显著提高训练效率和推理速度。
Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
如果能把AI装进微信，自己还能投喂知识，让好朋友都能用上你的这个AI，是不是一件很酷的事？