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人类设计 prompt 的效率其实很低，效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底，ChatGPT 上线，同时引爆了一个新的名词：提示工程（Prompt Engineering）。
近日，来自MIT的研究人员发表了关于大模型能力增速的研究，结果表明，LLM的能力大约每8个月就会翻一倍，速度远超摩尔定律！硬件马上就要跟不上啦！
一个月前（2月15日），Sora和 Gemini 1.5 同时推出，这个故事很多人都听过了，Google 被冠以 AI 界汪峰的名头。人们纷纷震惊于 Sora 的强大，讨论 Sora 是不是世界模型。而 Gemini 1.5 的第一个模型 Gemini 1.5 Pro 在发布后没多久就逐渐无人问津了。
早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
最近，OpenAI CTO Murati接受采访时，对Sora训练数据语焉不详、支支吾吾的表现，已经成了全网热议的话题。毕竟，要是一个处理不好，OpenAI就又要陷入巨额赔偿金的诉讼之中了。
在 SaaS 和 AI 全球化发展的今天，宏大叙事已经不再是全部声音，一个小团队、甚至一个人都有机会成就一段传奇。一人公司或许会成为未来的常态。
首先先来看看模型底座，阶跃星辰发布了两款，分别是Step-1V和Step-2。其中Step-1V具有千亿参数，支持多模态能力，和GPT4-Turbo一样，128K上下文，不过这款不算惊艳，只能算主流大模型中的正常水平。
本文介绍了OpenAI和Anthropic两家AI公司在公司治理方面的不同做法。OpenAI在2019年改变了公司性质，由非营利性组织变成了营利性组织，引发了关于公司治理的争议。Anthropic则采用了公益公司和长期利益信托基金的治理结构，旨在平衡股东利益和公众利益。
近日，爱思唯尔上的几篇论文被发现开篇就暴露了「ChatGPT风格」，插图也是用Midjourney画的。学术圈被AI渗透已经不是一天两天了，搞科研的用AI写论文，学生用AI写作业，老师也用AI批作业，整个过程都没有真人了。
OpenAI 的 Sora 在今年 2 月横空出世，把文生视频带向了新阶段。它能够根据文字提示生成超现实场景。Sora 的可适用人群受限，但是在各媒体平台上，Sora 的身影无处不在，大家都在期待着使用它。