随着多模态技术的快速发展，今年的大模型领域取得了显著进展。这些模型不仅在语言处理方面表现出色，还扩展到了视觉和听觉等领域的深入研究。DeepSeek 开源的 VL2 视觉模型，标志着我们进入了模型即专家（MoE）的时代。VL2 模型具备多项先进功能，如逆向生成代码、梗图解析和从几张图片生成完整的童话故事。这些功能展示了多模态大模型在解锁新能力方面的巨大潜力，预示着未来 AI 应用将更加多样化和实用。
智谱公司近日宣布完成新一轮融资，总额达到三十亿元人民币。2024年，公司的商业化收入实现了超过100%的增长。此次融资所得资金将主要用于智谱GLM大模型系列的持续研发工作，涵盖从简单的问题回答到复杂的推理任务，以及多模态任务的处理能力，旨在进一步推动行业生态的发展。
本文将探讨推荐系统在过去十年的演进历程，并分析其在大模型时代的发展动向。推荐系统通过分析用户的历史行为数据（如评分、浏览、购买和历史点击等），训练模型以学习用户的兴趣爱好和偏好，最终提供个性化服务。随着大数据和人工智能技术的飞速发展，推荐系统的准确性和效率得到了显著提升，为用户带来了更加个性化的体验。
大型语言模型（LLM）在软件行业的应用正逐渐改变着技术格局。这些模型不仅提升了自然语言处理的能力，还推动了软件开发、自动化测试和代码生成等领域的创新。据统计，超过70%的软件公司已经开始探索或采用大型语言模型，以提高开发效率和产品质量。此外，LLM的应用还促进了跨学科合作，加速了新技术的落地和普及。
vivo AI Lab的研究团队近期提出了一种针对文本分类任务中数据质量提升（DQE）的新方法。该方法显著提高了大型语言模型（LLM）在处理文本分类任务时的准确性和效率，尤其在Scaling Law不总是适用的情况下表现突出。通过优化数据质量和模型训练过程，这种方法为解决复杂文本分类问题提供了新的思路。
在12月14日的圆桌对话中，百川智能的创始人王小川与极客公园创始人张鹏进行了深入交流。王小川分享了公司近期的工作进展，包括“百川”名称的由来和通过跑步赢得投资人信任的故事。他还详细讨论了在中美竞争背景下，如何将大模型与业务场景结合，以及他的创业逻辑。整个对话信息量丰富，涵盖了多个重要话题。
2024年12月12日，由北京中关村科金技术有限公司主办、中国人工智能产业发展联盟（AIIA）指导的“2024大模型技术与应用创新论坛”在北京成功举行。中关村科金的喻友平在论坛上提出了企业实施大模型落地的最佳路径，即“平台+应用+服务”的三级引擎战略。这一战略旨在通过综合平台支持、具体应用开发和全面服务保障，推动大模型技术在各行业的广泛应用。
京东大模型在电商搜索推荐技术中的应用带来了革命性的变化，显著推动了搜索推荐技术的智能化和个性化发展。大模型的引入使得搜索推荐系统能够更精准地理解用户需求和行为模式，提供更加定制化的服务。然而，这一过程中也伴随着一系列挑战，包括商品知识理解的局限性、复杂查询的解析难度、个性化商品推荐的准确性，以及隐私和安全问题。这些问题需要通过技术创新和策略优化来解决，以确保大模型在电商搜索推荐领域的有效应用和持续发展。
容联云公司近日成功举办了以“步进·新金融”为主题的2024数智金融应用论坛。此次论坛聚焦金融业务中的运营、营销和服务等应用场景，深入探讨了金融行业在数字化转型过程中的最佳实践，以及如何利用大模型技术推动金融领域的应用创新。与会者包括来自各大金融机构的高管和技术专家，共同分享了最新的研究成果和实践经验。
在处理大模型相关的技术问题时，开发团队遇到了一个特定的错误：`safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooLarge`。这个错误发生在使用Rust语言的safetensors库进行数据反序列化时，由于头部信息过大导致无法正确处理。为了解决这一问题，团队需要采取有效的措施，确保数据能够顺利反序列化。
上海AI实验室联合中科院、人大和上海交通大学的研究人员开发了一种名为REEF（Representation Encoding Fingerprints）的技术，旨在为大型语言模型（LLM）提供独特的“指纹识别”。这项技术能够在不降低模型性能的情况下，精确地识别出未经授权的模型复制、修改或合并行为，从而有效打击对大模型的非法“套壳”行为。
在当前大模型时代背景下，智能化推荐系统的发展显得尤为重要。自2023年初以来，技术如ChatGPT和大模型相关技术在各行业的应用正迅速增长，不容忽视。这些技术不仅提升了推荐系统的准确性和个性化程度，还为用户提供了更加丰富和多样化的体验。随着技术的不断进步，智能化推荐系统将在更多领域发挥关键作用。
随着GPT等大型模型的流行，大模型开发领域正迎来前所未有的机遇和增长。对于从事后端开发多年的程序员来说，他们可能会发现后端开发领域的竞争日益激烈，即所谓的“内卷化”现象。面对这一挑战，许多后端开发者开始转向大模型开发，以寻求新的职业发展机会。
近年来，大模型在自然语言处理领域取得了显著进展，但其生成内容的可控性一直是研究的热点。本文探讨了大模型可控生成技术的最新进展，分析了其在实际应用中的挑战与机遇。通过深入研究，本文揭示了大模型在可控生成方面的前沿启示，为未来的技术发展提供了 valuable 的参考。
> Sora的登场引发了广泛关注，其影响力显著推动了AI视频生成技术的发展。今年初，Sora的出现不仅吸引了大量关注，还加速了相关技术的进步。6月6日，快手公司推出了自主研发的视频生成大模型“可灵AI”，成为全球首个提供给用户使用的、能够生成真实影像级别视频的大模型。这一举措进一步巩固了AI在视频领域的应用前景。
北京大学张牧涵团队的最新研究聚焦于大模型的数字处理能力。在即将提交至ICLR-2025的论文中，他们提出了一种新的评估方法——数字理解和处理能力（NUPA），将其独立于数学或常识推理任务，以更准确地评估大模型在数字领域的表现。这一方法旨在提供一个更为精细和全面的评估框架，帮助研究人员更好地理解大模型在处理数字信息时的能力和局限。
