真的撞墙？OpenAI 的任务对齐主管：2025年AI会在高阶应用突破，但一般人会感觉停滞
文章讨论了OpenAI的研究人员预计，在接下来的阶段中，人工智能将在大量高度专业化的技术任务上表现出色，这可能让大多数人感觉进展停滞不前。作者推测这种现象类似于智能手机的普及过程，并对Gary Marcus在2026年仍坚持深度学习已触及瓶颈的观点表示怀疑。
微软开源角色Agents，直接模拟了整个世界~
微软TinyTroupe通过LLM驱动的Multi-Agent角色模拟，允许创建具有特定个性、兴趣和目标的人智能体（TinyPerson），可用于广告评估、软件测试、培训生成合成数据、产品管理和头脑风暴等多个领域。
微信公众号悄悄上线AI音色克隆，微信的一小步，却是AI的一大步。
微信公众号新版本支持朗读音色功能，允许用户通过朗读文本来创建个人声音库。作者分享了这一变化对AI音频合规性和风险控制的考虑，并表示这是微信和AI发展的一大步。
对标o1，Kimi放出了最能打的国产模型
国内大模型初创公司月之暗面推出的新一代推理模型Kimi k0-math在数学能力上已实现对标OpenAI o1-mini和o1-preview，包括在中考、高考等基准测试中表现出色。该模型采用了强化学习和思维链推理技术，能够模拟人脑的思考过程，并能有效应对竞赛级别的数学题库。
致命错误！Sam Altman发一张对比图，遭到大量吐槽
AIGC领域专家Sam Altman因对比OpenAI和马斯克Grok2模型的回答内容引发争议。用户发现ChatGPT更中立回答而Grok2则偏向哈里斯，Sam坚称ChatGPT偏见最小，但遭网友质疑数据截取不完整。文章解释了AI生成文本的随机性和多因素影响导致结果差异的原因。
复旦大学和上海创智院团队联合推出 最新多模态大模型综述｜连续还是离散？多模态大模型的进化之路——基于输入输出空间扩展的视角
MLNLP
社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企
视频大模型无损提速：删除多余token，训练时间减少30%，帧率越高效果越好 NeurIPS
卡内基梅隆大学提出了一种新的视频大模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），通过将连续相同的图像块合并为一个token，使得Transformer的视频处理速度大幅提升。精度几乎没有损失的前提下，训练时间可缩短30%，推理阶段提速率可达67%。