众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。

微软研究团队开发了首个大气 AI 基础模型 Aurora，基于超过一百万小时的各种天气和气候数据进行训练。

深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。

该工作的实践证实高、低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力，为未来将大脑进化过程中产生的各种高级神经机制融合至神经形态计算提供积极启发。

查阅历史资料后表明，上海交通大学的卢策吾教授是世界上第一个被机器人用刀片刮胡子的人。

一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。

近期，生成式人工智能革命为准确感知、分析病理学图片中的海量信息提供了强有力的解决方案。与此同时

最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 – 动作序列）的新序列

如何突破 Transformer 的 Attention 机制？中国科学院大学与鹏城国家实验室提出基于热传导的视觉表征模型 vHeat。

这就是生成式 AI 时代的视频编辑工具。