北京时间本周日上午10:00，与清华大学计算机系博士程思婕、LCM/LCM-LoRA作者骆思勉、亚马逊云科技肖培庆深度探讨AI多模态从基座到应用的最新趋势和前沿动态！

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2024年以来，大模型领域又风云突变。Mistral AI，这家被誉为“法国版OpenAI”的初创公司，发布了其旗舰模型Mistral Large，推出了对标ChatGPT的对话产品Le Chat，并也高调官宣了和微软的合作，获得与OpenAI同等的待遇。Mistral Large在多个基准测试中表现出色，开发成本不到2000万欧元。事实上，早在2023年9月Mistral AI 发布的开源的 7B 模型，也越级达到了大部分模型 20B 左右的水平。

也在上周，Anthropic发布 Claude 3系列模型，其中Opus作为系列中的旗舰模型，以其卓越的性能在多个评估基准上超越了现有的同行。Claude 3系列模型在发布时提供了20万token的上下文窗口，并且这些模型都能够接受超过100万token的输入，这使得它们能够有效地处理长上下文的任务，如“大海捞针”（Needle In A Haystack，简称NIAH）评估中，Claude 3 Opus展现了近乎完美的回忆能力。

在预训练基座的基础上，开源社区也在为模型的更加泛化、易用、高效、甚至产生化学反应级别的变异而做出令人不能忽视的工作，且这其中还不乏华人研究员和开发者的身影。清华大学智能产业研究院（AIR）与清华大学计算机科学与技术系、清华大学脑与智能实验室、上海人工智能实验室和北京零一万物科技有限公司合作，提出了一种新型大模型微调方法C-RLFT（Conditional Reinforcement Learning Fine-Tuning），充分利用混合质量数据显著提升开源模型性能（如将Mistral 7B在HumanEval上的性能从30.5提升至71.3），相关论文近期被人工智能顶级国际会议ICLR 2024录用。相应模型OpenChat在参数规模仅为7B的情况下在多个业界广泛使用的评测数据集上取得与ChatGPT相近的性能，并且可在消费级GPU（如RTX 3090）上运行，在国内外开源社区产生影响。在去年同一时期，清华叉院发布LCM模型（Latent Consistency Models）。此前，Stable Diffusion由于迭代采样过程计算量大，生成速度缓慢；LCM通过创新方法，只用少数几步推理即生成了高分辨率图像，大幅提升生成效率，从而甚至能呈现出实时生成的效果，因此也将有希望广泛应用于多模态内容如视频和直播等环节的实时元素和效果生成中。

北京时间3月17日，本周日上午10:00，热爱创新的嘉程资本开启嘉程创业流水席第210席！我们邀请了清华大学计算机系博士程思婕、LCM/LCM-LoRA作者骆思勉、亚马逊云科技初创资深解决方案架构师肖培庆，一起深度探讨AI多模态从基座到应用的最新趋势和前沿动态！欢迎各位AI领域上下游的从业者、创业者、投资人和行业专家一起参加！

再次邀请上车！

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