开源模型的组合将击败最好的私有模型。
1月3日，钉钉联合国际知名咨询机构IDC发布首份《2024AIGC应用层十大趋势白皮书》。IDC预测，到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，这相当于过去40年间出现的应用数总和。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
Pile还提供了与AI进行对话的功能。你可以向AI提出问题，让它对整个日记进行分析和回答。这种对话式的交互能够帮助你更好地理解自己的思考过程，并提供新的视角和观点。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。