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近期的研究表明，采用扩散模型的规划模块能够同时生成长序列的轨迹规划，这更加符合人类的决策模式。此外，扩散模型在策略表征和数据合成方面也能为现有的决策智能算法提供更优的选择。
对大模型进行量化、剪枝等压缩操作，是部署时最常见不过的一环了。
依靠接近 GPT-4 能力的 GLM-4 的基础模型能力，智谱清言中的智能体（GLMs）也是我体验过的众多智能体中，使用体验比较不错的。
本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。仅用 40% 计算量，实现与 GPT-4 相媲美性能。
最终，Claude 3最强的“大杯”模型Opus得分1233，成为第一个能和GPT-4-Turbo一较高下的选手。
到了2024年，大模型领域还是这么卷。继世界最强模型Claude 3诞生之后，OpenAI劲敌新升级了Inflection-2.5，仅用40%的计算量，性能竟与GPT-4平起平坐。
3 月 1 日，未来高新视频智能技术创新中心成果汇报会暨创新联合体揭牌仪式在北京快手科技举办。
本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。
3 月 6 日，田渊栋又一项研究出炉，这次，他们主攻 LLM 内存效率。除了田渊栋本人，还有来自加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校以及 CMU 的研究者。
牛津大学 VGG 实验室 Andrew Zisserman 团队最新工作系统性解决了任意物体的遮挡补全问题，并且为这一问题提出了一个新的更加精确的评估数据集。该工作受到了 MPI 大佬 Michael Black、CVPR 官方账号、南加州大学计算机系官方账号等在 X 平台的点赞。