1.模型偏好只与大小有关？
在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。
论文：https://arxiv.org/abs/2402.11296
演示：https://huggingface.co/spaces/GAIR/Preference-Dissection-Visualization
代码：https://github.com/GAIR-NLP/Preference-Dissection
数据集：https://huggingface.co/datasets/GAIR/preference-dissection
2.大一统视频编辑框架
本文中，来自浙江大学、微软亚洲研究院、和北京大学的研究者提出了一个基于文本描述的视频编辑统一框架 UniEdit，不仅涵盖了风格迁移、背景替换、刚性 / 非刚性物体替换等传统外观编辑场景，更可以有效地编辑视频中对象的动作，例如将以上视频中浣熊弹吉他的动作变成「吃苹果」或是「招手」。
论文标题：UniEdit: A Unified Tuning-Free Framework for Video Motion and Appearance Editing
项目主页：https://jianhongbai.github.io/UniEdit
代码：https://github.com/JianhongBai/UniEdit
论文：https://arxiv.org/abs/2402.13185
3.树莓派上运行mistral 7b 体验教程
https://x.com/adamcohenhillel/status/1763951505491599463?s=20
4.AI学习资料