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只有10亿参数的xLAM-1B在特定任务中击败了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上个月刚发布的苹果智能模型只有30亿参数，就连奥特曼都表示，我们正处于大模型时代的末期。那么，小语言模型（SLM）会是AI的未来吗？
GPT-4o或许还得等到今年秋季才对外开放。不过，由法国8人团队打造的原生多模态Moshi，已经实现了接近GPT-4o的水平，现场演示几乎0延迟，AI大佬纷纷转发。
开源大语言模型（LLM）百花齐放，为了让它们适应各种下游任务，微调（fine-tuning）是最广泛采用的基本方法。基于自动微分技术（auto-differentiation）的一阶优化器（SGD、Adam 等）虽然在模型微调中占据主流，然而在模型越来越大的今天，却带来越来越大的显存压力。
在 AI 的帮助下，越来越多的数学问题得到了解决。
本质是生态之争
趁国内大模型“虚弱”，抢跑者取胜。
Sora 再不开放，这饭就真捂臭了。。
沉睡了两千多年的兵马俑，苏醒了？
只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。
为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用，LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。