头条
OpenAI 同意从首席执行官 Sam Altman 支持的初创公司购买价值 5100 万美元的 AI 芯片
https://www.wired.com/story/openai-buy-ai-chips-startup-sam-altman/
在任期内，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 计划从他个人投资的公司 Rain AI 购买价值 5100 万美元的 AI 芯片。尽管他被解雇并恢复职位，OpenAI 表示可能与 Rain 进行未来合作。这一方面突出了 Altman 作为投资者和首席执行官的交织角色，这也是他被解雇的原因之一。
Nous research 发布 Hermes 2.5 视觉模型
https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Vision-Alpha
基于最佳 7B 语言模型并集成了 SigLIP，这个视觉模型是一个强大的新开源文本和视觉模型，可以在消费者硬件上运行。这里的一个酷炫创新是集成了函数调用。由于出现幻觉问题，该模型仍处于 alpha 阶段。
Perplexity AI 推出‘在线’LLM，可能会取代谷歌搜索
https://venturebeat.com/ai/perplexity-ai-unveils-online-llms-that-could-dethrone-google-search/
Perplexity AI 结合了网络索引和最新信息以及类似对话 AI 聊天机器人的界面，有可能取代 Google。该公司最近发布了从 Mistral 和 Meta 的开源模型中进行微调和增强的版本。这些模型旨在提供有用、准确和最新的信息。它们是首批结合网络搜索数据的实时 LLM API，没有知识截止日期。
研究
将 LLM 视为函数
https://blog.vjeux.com/2023/analysis/llm-as-a-function.html
当将语言模型嵌入到代码库中时，一个有用的思维模式是将它们视为具有标准输入和输出的函数。这个博客由 React Native 的创建者撰写，展示了你可以如何做到这一点以及以这种方式建模模型的好处。
线性时间序列建模
https://arxiv.org/abs/2312.00752
另一篇关于状态空间的论文，具有改进的扩展性和性能。在这种情况下，他们借鉴了 LSTM 的思想，并训练了一个 30 亿参数的模型，其性能超过了更大的 70 亿参数的 Transformer 模型。
使用新型扩散模型进行视频运动编辑
https://arxiv.org/abs/2311.18830
MotionEditor 是一个为视频运动编辑设计的扩散模型，巧妙地平衡了运动操作和原始内容的保存。它引入了一个内容感知的运动适配器和一个独特的双分支架构，以及注意力注入，使编辑后的运动能够无缝集成，同时保持原始背景和主角的外观。
工程
由 LastMile AI 提供的 AIConfig (GitHub Repo)
https://github.com/lastmile-ai/aiconfig
LastMile AI 开源了一个库 AI Config，用于解耦和抽象模型、参数和提示。AI Config 允许开发人员轻松地在模型提供商之间切换，并开发与模型无关的应用程序。
扩散模型作为视觉预测的先验
https://shinying.github.io/dmp/
一种名为 Diffusion Models as Prior (DMP) 的新方法提高了 AI 生成图像中语义预测的准确性。这种创新方法巧妙地将预训练的文本到图像模型适应于各种任务，如 3D 属性估计和语义分割，即使在有限的训练数据下也超过了现有技术。
保护文本到图像模型免受恶意适应
https://zhengyjzoe.github.io/imma/
新的 IMMA 技术为保护文本到图像模型免受恶意适应以生成有害内容提供了独特的解决方案。
杂七杂八
AI 和信任
https://www.schneier.com/blog/archives/2023/12/ai-and-trust.html
演讲者在谈话中强调了人际信任和社会信任之间的区别，警告我们将 AI 人性化为朋友而不是服务的倾向可能会被追求利润的公司所利用。他们主张政府通过透明度法律和针对 AI 背后的人的监管进行干预，并呼吁开发公共 AI 模型，以确保 AI 仍然是社会上值得信赖和有益的服务。
AI 厄运论者不仅是错误的 - 他们还无能
https://www.infinitescroll.us/p/ai-doomers-are-worse-than-wrong-theyre
这篇文章批评了 OpenAI 内部的 AI 厄运运动，因战略失误和加速 AI 发展反而未能确保其安全。
AI 创造性初学者课程（在线课程）
https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/
微软发布了一个针对初学者的 12 节 AI 创造性课程。
Unsloth (GitHub Repo)
https://github.com/unslothai/unsloth
快速且内存效率高的 LLM 调整。
AI 如何改变工作流程
https://matt-rickard.com/how
GitHub 正在“重新创立”Copilot，认识到 AI 对开发者工作流程的影响。它将通过 AI 辅助流程如自动完成代码等提高效率，甚至可能重构整个工作流程。这种转变允许个性化的工作流程，但必须在提供大规模客户支持的能力与灵活性之间取得平衡。
