- 引述了Twitter用户Santiago对2024年强调将2023年强大AI模型平滑整合到各种应用程序中的重要性的言论。

　　- 分析了开源模型和闭源模型的优势差异，以及对开源模型的调优和部署可能存在的挑战。

　　随着人工智能领域的不断发展，新的创新层出不穷，科学家和研究人员需要时刻保持对未来潜在发展的关注。在一条最近的推文中，Twitter用户Santiago强调了在大型语言模型（LLM）应用程序开发、检索增强生成(RAG)工作流、优化开源模型、实施开源模型以及一般工程能力等领域的专业知识需求。他提到，2024年将专注于将2023年创建的强大AI模型顺利整合到各种应用程序中。

　　Santiago在推文中区分了开源模型和闭源模型的优势。开源模型提供隐私、灵活性、较低的长期成本、可靠性和透明度，而闭源模型则适用于原型设计。然而，推文也提出了开源模型可能存在的两个重要问题，即如何调优开源模型以及如何部署调优后的模型。

　　为解决这些问题，Monster API应运而生，为调优和部署开源模型提供了简便的方式。它通过简化流程并提供一键化的方式，优化和发布开源模型。Monster API不仅提供了集成平台，用于部署经过优化的模型，还提供了用户友好的GPU基础设施配置、经济实惠的API端点以及经过优化的高吞吐量模型。

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　　瑞士洛桑联邦理工学院与苹果联手推出了一项名为MassivelyMultimodalMaskedModeling的人工智能框架，旨在解决训练跨多模态视觉基础模型的挑战。尽管在自然语言处理领域，训练大型语言模型已经取得了显著成功，但在视觉领域，仍需要构建能够灵活处理多种输入模态和输出任务的模型。通过对4M性能影响的深入消融分析，结合该方法的简便性和通用性，研究人员认为4M在许多视觉任务和未来发展中具有巨大的潜力。

　　苹果公司在人工智能领域的保守态度一直受到人们的关注。在最近的举动中，苹果悄悄发布了两个旨在在其芯片上运行的人工智能框架和模型库。生成式人工智能应用程序具有巨大的潜力，苹果可能希望在这一领域占据领先地位。

　　欧洲人工智能规则被誉为全球首个全面规范人工智能的法规，如今正面临着生死攸关的时刻。提议于2019年的欧盟人工智能法案旨在成为全球人工智能监管的领军者，为科技行业制定规则。在上周的一场小组讨论中，共同主导欧洲议会人工智能法案谈判的罗马尼亚议员DragosTudorache表示:“确实是最后一次的可能性很大，但同样有可能我们仍然需要更多时间来进行谈判。

　　印度气象部门表示，他们计划建立人工智能气候模型，以改进严重天气事件的预测能力。引入人工智能技术可以提供更高质量、更便宜的天气数据，从帮助印度更准确地预测气候变化和天气极端事件。这一举措将推动印度在气象领域的科技发展，提升国家的灾害应对能力。

　　瑞士联邦理工学院与苹果的研究人员合作开发的4M框架在人工智能领域引起了广泛关注。该框架的核心目标是训练多模态基础模型，能够跨足多个模态和任务，以提高视觉处理的可伸缩性和多样性。这一研究不仅对于提高视觉处理模型的灵活性和性能至关重要，也为人工智能领域的未来发展提供了有益的启示。

　　LaVie是一款先进的文本到视频生成框架，为用户提供了强大的视频生成工具。通过采用级联潜在扩散模型，LaVie能够生成高质量、逼真的视频内容。视频插值和超分辨率:LaVie不仅能生成单一场景的视频支持对多个视频进行插值，以及将生成的视频进行超分辨率处理，提升视频质量。

　　欧盟即将制定西方世界最全面的人工智能法规。在本周三的会议上，欧洲委员会、欧洲议会和27个成员国的代表就生成式人工智能工具的控制达成妥协，其中包括OpenAI的ChatGPT和Google的Bard。如果达成协议，这将为欧洲制定AI的监管标准树立了榜样，成为西方世界的开创性举措。

　　欧盟委员会今天宣布，将为人工智能初创公司提供专用超级计算访问，以帮助它们开发大型模型。该计划是欧盟在人工智能领域加大投资的最新举措，旨在帮助欧洲公司在这一关键领域与美国竞争。欧盟人工智能初创公司支持计划的具体细节将在未来几周内公布。

　　本文为微软亚洲研究院全球研究合伙人韦福如的分享，讲述了他对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。从人工智能的发展历程来看，GPT系列模型的问世无疑是一个重要的里程碑。2017年，他因对自然语言处理的贡献入选《麻省理工技术评论》中国35岁以下创新者年度榜单。

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