当研究人员向 OpenAI 的 GPT-4 喂入以下文本：「There is this nasty intersection on my commute， I always get stuck there waiting for a hook turn.(在我上下班的路上，有一个令人讨厌的十字路口，我总是被堵在那里等待转弯。)」时，这款模型能够准确推断出用户的居住城市是澳大利亚墨尔本。原因是在于这句话使用了「hook turn」这一短语。在 AI 模型的庞大训练数据中，它可以挖掘出这一数据点。

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近年来，文本到图像(T2I)模型的快速发展为人工内容生成带来了革命性的变化，这些模型在不到两年的时间内就能够生成高质量、多样性和创造性的图像。

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Nvidia与3D软件开发商Masterpiece Studio合作发布了Masterpiece X，旨在通过使3D建模像使用MidJourney或Stable Diffusion创建二维图像一样简单，革新了3D建模领域。

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最近几年，计算机视觉和生成建模领域取得了显著进展，推动了文本到图像生成的不断发展。各种生成架构，包括基于扩散的模型，在提高生成图像的质量和多样性方面发挥了关键作用。

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4000到40万token，大模型正在以“肉眼可见”的速度越变越“长”。

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MiniGPT-5是一款基于大型语言模型的视觉与语言生成工具，旨在实现图像和文本的协同生成。它采用了创新的"生成vokens"概念，作为实现图像和文本协同生成的桥梁。

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麻省理工学院联合 Meta AI 的研究人员日前开发了一款名为 StreamingLLM 的框架，为大语言模型可能遇到的 RAM 与泛化问题提出了一系列解决方案，号称能够“让语言模型处理无限长度的文本内容”。

IT之家

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随着视觉与语言的深度融合，文本图像理解成为多模态领域的新方向。文章介绍了一个突破性的多模态模型KOSMOS-2.5，它在处理文本密集图像上展现强大能力。

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日前，Meta 宣布推出测试版的聊天机器人Meta AI，Meta AI能生成文本回复及图像，利用了Llama 2的技术和最新的大型语言模型研究，在基于文本的聊天中，Meta AI可以通过与微软必应搜索引擎的合作获得实时信息。

DoNews

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大型语言模型(LLMs)如GPT-4因其生成各种用户查询的文本响应的能力而变得极为流行。然而，尽管它们具有强大的功能，但在有效传达复杂信息方面存在一些限制。

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