回顧這一年，Meta AI (@AIatMeta) 在以下方面展示了一系列令人印象深刻的進步2023 年人工智慧領域。本次綜述標誌著 2023 年的結束，讓我們一窺人工智慧技術的未來及其對各產業的潛在影響。以下是 Meta AI 分享的十大人工智慧研究進展：
Segment Anything (SAM)：創建第一個圖像分割基礎模型的開創性一步，SAM 代表電腦視覺能力的重大飛躍。更多詳細資訊。
DINOv2：這種創新方法標誌著首次使用自我監督學習來訓練電腦視覺模型，取得符合或超越行業基準的結果。更多詳細資訊。
Llama 2：Meta 的下一代開源大語言模型。值得注意的是，它可以免費用於研究和商業用途，從而擴大了其可訪問性。更多詳細資訊。
Emu Video 和Emu Edit：這些是突破性的生成式人工智慧研究項目，專注於高品質、擴散-基於文字到影片的生成和使用文字指令的受控影像編輯。更多詳細資訊。
I-JEPA：一種自我監督的電腦視覺模型，透過預測世界來學習，與Yann保持一致LeCun 的人工智慧系統學習和推理類似於動物和人類的願景。更多詳細資訊。
Audiobox：這是Meta 的新音訊生成基礎研究模型，拓展了人工智慧在聽覺領域的視野領域。更多詳細資訊。
大腦解碼：利用腦磁圖即時重建視覺感知的人工智慧系統，實現前所未有的時間分辨率解碼大腦中的視覺表徵。更多詳細資訊。
開放催化劑示範：此服務加速了材料科學研究，能夠更快地模擬催化劑材料的反應性現有的計算方法。更多詳細資訊。
無縫溝通：全新的人工智慧翻譯模型系列，不僅能保留表達方式，還能提供近乎真實的表達- 時間流翻譯。更多詳細資訊。
ImageBind：第一個能夠同時整合來自六種不同模式的資料的人工智慧模型。這項突破使機器離類人多感官訊息處理又更近了一步。更多詳細資訊。
這些進步的熱情和潛在應用在社群媒體使用者的反應中顯而易見。 Behrooz Azarkhalili (@b_azarkhalili) 要求在Twitter 上展開帖子，而A. G. Chronos (@realagchronos) 則表示興奮，並指出Meta AI 的功能與Grok 等其他平台相比具有相似性和潛在優勢，特別是在與Instagram 的整合方面。