Mistral 发布首个代码模型 Codestral，22B 参数支持 80+ 编程语言
Mistral AI 发布首个代码模型 Codestral，这是一个 22B 的开源权重生成式模型，专门面向代码生成任务，支持 80+ 编程语言，包括 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash。
推荐理由：Mistral 首个代码模型给出了 22B 参数、32k 上下文与多语言基准对比，可据此判断其代码补全定位。
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Mistral AI精选AI 评分
Hugging Face Blog精选AI 评分
TII 发布 Falcon 2：11B 预训练语言模型与 VLM，训练数据超 5000B tokens、支持 11 种语言
TII 发布第二代 Falcon 2 模型，包括 11B 基础 LLM 和具备图像理解能力的 11B VLM，LLM 训练数据超过 5000B tokens，覆盖英语及另外十种语言。
推荐理由：TII 公布 Falcon 2 的 11B LLM 与 VLM 训练细节和评测数据，可对照同尺寸开源模型看性能与许可条件。
Google 发布开源视觉语言模型 PaliGemma
Google 发布视觉语言模型家族 PaliGemma，由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成，可输入图像和文本并输出文本。
推荐理由：原文给出 PaliGemma 的架构、三种 checkpoint 与微调代码，读者可据此判断它适合哪些视觉语言任务。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o
OpenAI 宣布推出新旗舰模型 GPT-4 Omni（GPT-4o），可在音频、视觉和文本之间实时推理。
推荐理由：OpenAI 公布新旗舰模型 GPT-4o，可在音频、视觉与文本间实时推理，读者可据此了解其多模态能力定位。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 GPT-4o，并向 ChatGPT 免费用户开放更多工具
OpenAI 发布最新旗舰模型 GPT-4o，同时为 ChatGPT 免费用户开放更多能力。官方称此次发布包含新模型以及面向免费用户的功能扩展，具体能力细节尚未在摘要中给出。
推荐理由：OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o，并同步扩大 ChatGPT 免费用户可用能力范围。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 GPT-4o，ChatGPT 免费开放更多能力
OpenAI 发布 GPT-4o，并让 ChatGPT 免费用户获得更多能力。该消息来自 OpenAI 的 Spring Update，具体能力范围与开放细节未在摘要中展开。
推荐理由：OpenAI 发布 GPT-4o，并让 ChatGPT 免费用户获得更多能力，可据此了解模型与免费策略的同步变化。
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，全透明自对齐代码模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个完全自对齐、流程完全透明且许可宽松的代码大语言模型，仅用 StarCoder2-15B 自身生成指令-响应对进行微调，无需人工标注或从大型专有模型蒸馏数据。
Meta 发布 Llama 3 开源大模型，Hugging Face 同步集成
Meta 发布 Llama 3 系列开源大模型，包含 8B 和 70B 两个尺寸，各有 base 与 instruct 版本，并推出基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2，全部 5 个模型已上线 Hugging Face Hub。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3 并同步接入 Hugging Face 生态，读者可了解新分词器、GQA 与 15T token 训练带来的变化。
Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B，采用 Apache 2.0 许可
Mistral 发布最新开源模型 Mixtral 8x22B，采用稀疏 Mixture-of-Experts 架构，141B 参数中仅激活 39B，以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由：原文给出 Mixtral 8x22B 的激活参数、上下文窗口与开源许可，读者可据此判断其成本与部署取舍。
Hugging Face 发布 Idefics2：面向社区的 8B 视觉语言模型
Hugging Face 发布 Idefics2，一个 8B 参数的通用多模态模型，可接受任意文本与图像序列输入并生成文本回复，采用 Apache 2.0 开源许可。
推荐理由：8B 参数、Apache 2.0 开源，并给出与更大模型的基准对比和微调入口，便于判断多模态选型。
Google 发布 CodeGemma 系列代码模型，含 2B 与 7B 三个版本
Google 发布 CodeGemma 系列开源代码模型，包含 2B 基础模型、7B 基础模型和 7B Instruct 三个版本，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 额外训练 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据。
推荐理由：Google 与 Hugging Face 联合发布三个开源代码模型，读者可对照 HumanEval 等基准数据判断其与同尺寸模型的差距。
BigCode 发布 StarCoder2 代码模型与 The Stack v2 数据集
BigCode 发布新一代透明训练的开放代码大模型 StarCoder2，包含 3B、7B、15B 三个尺寸，分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder2 三个尺寸的模型、训练数据与训练代码，读者可据此了解开源代码模型的数据规模与开放程度。
Mistral 发布旗舰模型 Mistral Large 与 Mistral Small
Mistral AI 发布新旗舰文本生成模型 Mistral Large，可通过 la Plateforme 和 Azure 使用，Azure 是其首个分发合作伙伴。
推荐理由：Mistral 官方给出新旗舰模型的基准对比与 Azure 分发路径，可据此判断其 API 生态位置。
Google 发布开源大语言模型 Gemma
Google 发布新的开源大语言模型 Gemma，Hugging Face 博客以“欢迎 Gemma”为题介绍了该模型。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 发布新嵌入模型并更新 API
OpenAI 发布新的嵌入模型，并同步更新 API。
Mistral AI 发布开源稀疏 MoE 模型 Mixtral 8x7B
Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B，一个采用 Apache 2.0 许可、开放权重的稀疏混合专家模型（SMoE）。该模型总参数量 46.7B，但每个 token 只使用 12.9B 参数，因此在同等速度与成本下运行，推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍，并在多数基准上匹配或超过 GPT3.5。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x7B 的稀疏 MoE 架构与推理成本数据，可据此判断开源模型的性价比取舍。
Mixtral 登陆 Hugging Face：SOTA 混合专家模型
Hugging Face 发布博客欢迎 Mixtral 上线，称其为 SOTA 混合专家模型。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 在 DevDay 发布新模型与开发者产品
OpenAI 在 DevDay 上发布新模型与开发者产品，包括支持 128K 上下文的 GPT-4 Turbo 且价格更低，以及新的 Assistants API、GPT-4 Turbo with Vision 和 DALL·E 3 API。
推荐理由：OpenAI 在 DevDay 集中公布模型与开发者产品更新，可据此了解其当时的产品线变化。
Mistral AI 发布首个 7B 参数开源模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布首个 7B 参数模型 Mistral 7B，称其在所有标准英文与代码基准上超过当时所有 13B 参数以下的开源模型，并以 Apache 2.0 许可发布，可无限制使用。
推荐理由：Mistral AI 首次公开其开源路线与 Mistral 7B 的基准表现，可了解开放权重模型当时的性能位置。
Mistral AI 发布 7.3B 参数开源模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布 7.3B 参数的 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可，可无限制使用并支持本地、云端（AWS/GCP/Azure）及 HuggingFace 部署。
推荐理由：Mistral 7B 以 Apache 2.0 开源并给出与 Llama 2 系列的逐项对比，读者可据此判断小参数模型的性价比位置。
Falcon 180B 发布
Hugging Face 发布 Falcon 180B 模型。
Code Llama 发布：Llama 2 学会写代码
Hugging Face 博客发布文章介绍 Code Llama，标题显示这是 Llama 2 面向代码能力的版本。原文正文未能抓取，除标题外暂无更多细节。
Hugging Face 发布 IDEFICS：开源复现的视觉语言模型
Hugging Face 发布 IDEFICS，一个对先进视觉语言模型的开源复现。
Llama 2 发布，可在 Hugging Face 获取
Hugging Face 博客发布消息称 Llama 2 已发布，并可在 Hugging Face 上获取。原文正文未能抓取，除标题外暂无更多细节。
Hugging Face 发布代码大语言模型 StarCoder
Hugging Face 发布面向代码的大语言模型 StarCoder，标题称其在代码任务上达到当时的最先进水平。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布多模态大模型 GPT-4
OpenAI 发布 GPT-4，称其为扩展深度学习规模的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型，接受图像和文本输入、输出文本，在多项专业和学术基准上达到人类水平表现，但在许多真实场景中仍不及人类。
推荐理由：OpenAI 官方给出 GPT-4 的多模态输入能力与基准表现，读者可据此了解这一代模型的定位。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 GPT-4
OpenAI 发布 GPT-4，官方称其可在创意与技术写作任务中生成、编辑内容并与用户反复迭代，例如作曲、写剧本或学习用户的写作风格。
推荐理由：OpenAI 官方公布 GPT-4 的写作能力，读者可据此了解它在创作与技术写作任务上的定位。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 Point-E：从复杂提示词生成 3D 点云的系统
OpenAI 发布 Point-E，一个可从复杂提示词生成 3D 点云的系统。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 发布新版嵌入向量模型
OpenAI 宣布推出新版嵌入向量模型，称其在能力、成本效益和易用性上均有明显提升。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布对话式模型 ChatGPT
OpenAI 训练并发布名为 ChatGPT 的模型，以对话方式与用户交互。官方称对话格式让 ChatGPT 能回答追问、承认自身错误、质疑错误前提并拒绝不当请求。
推荐理由：OpenAI 官方给出 ChatGPT 的对话式交互定位，读者可据此了解它与以往模型的形态差异。
rinna 发布日语版 Stable Diffusion 模型
rinna 通过对 Stable Diffusion 进行微调，开发出支持日语提示词的文本生成图像模型 Japanese Stable Diffusion，模型已在 Hugging Face 和 GitHub 发布，代码基于 🧨 Diffusers。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 开源语音识别模型 Whisper
OpenAI 训练并开源了神经网络 Whisper，其在英语语音识别上接近人类水平的鲁棒性和准确度。
推荐理由：OpenAI 开源语音识别模型 Whisper，读者可了解其在英语识别上的鲁棒性与准确度定位。
Hugging Face 发布 176B 参数开放多语言模型 BLOOM
Hugging Face 发布 BLOOM，一个 176B 参数的多语言大语言模型，可生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本。该模型由 70 多个国家、250 多家机构的 1000 多名研究者协作完成，在法国 Jean Zay 超算上训练 117 天，并首次公开训练中间检查点和优化器状态。
推荐理由：BLOOM 以 176B 参数覆盖 46 种自然语言，并公开训练中间检查点，可据此了解开放大模型的训练与复现路径。
Hugging Face 在 transformers 库中集成 Decision Transformer
Hugging Face 将离线强化学习方法 Decision Transformer 集成进 transformers 库和 Hugging Face Hub，并发布 9 个 Gym 环境连续控制任务的预训练 checkpoint，覆盖 Hopper、Walker2D 和 Halfcheetah，Atari 环境 checkpoint 即将推出。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 GPT-3 与 Codex 新能力：编辑与插入
OpenAI 发布 GPT-3 和 Codex 的新版本，可在已有文本中编辑或插入内容，而不再只是补全现有文本。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-3 与 Codex 新增编辑与插入能力，读者可了解补全之外的新交互方式。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 CLIP：用自然语言连接文本与图像
OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络，通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别视觉类别的名称，即可应用于任意视觉分类基准，类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由：OpenAI 官方介绍 CLIP 如何用自然语言监督学习视觉概念，并说明其零样本迁移到任意分类基准的方式。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 DALL·E：从文本描述生成图像
OpenAI 训练了一个名为 DALL·E 的神经网络，可根据自然语言文本描述生成图像，覆盖自然语言可表达的多种概念。
推荐理由：OpenAI 公开 DALL·E 这一从文本生成图像的神经网络，可了解文生图方向的早期形态。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布音乐生成神经网络 Jukebox 并开源模型权重与代码
OpenAI 推出 Jukebox，一个能生成音乐的神经网络，可输出多种流派和艺术家风格的原始音频，并包含初步的歌唱。OpenAI 同时发布了模型权重和代码，以及一个用于探索生成样本的工具。
推荐理由：OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码，读者可了解这套音乐生成神经网络的能力边界与开放程度。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 GPT-2 最大版本 1.5B 及代码与模型权重
OpenAI 发布 GPT-2 分阶段发布的最后一个版本，即参数量 1.5B 的最大版本，同时公开代码和模型权重，以便检测 GPT-2 模型的输出。OpenAI 表示，尽管自 8 月以来已有更大的语言模型发布，仍按原定分阶段计划推进，为社区提供一个完整分阶段发布流程的测试案例，并希望它对未来强模型的开发者有用。
推荐理由：OpenAI 按分阶段发布计划放出 GPT-2 最大版本及权重，为后续强模型的负责任发布留下一个完整案例。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布 774M 参数 GPT-2 模型并公开模型共享法律协议
OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型，此前已于 2 月发布 124M 小模型、5 月分阶段发布 355M 中等模型，并与合作伙伴及 AI 社区研究该模型被滥用的可能性和社会价值。OpenAI 同时发布一份开源法律协议，便于各组织之间建立模型共享合作，并发布一份技术报告，介绍其与更广泛 AI 研究社区协调发布规范的经验。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-2 分阶段发布的时间线与参数规模，可了解其模型共享与发布规范的实践。