根據 Yonhap InfoMax，Kakao 今日（7 月 28 日）已在 Hugging Face 以開源形式釋出其 Kanana AI 模型的四個輕量語言模型（SLM）。這些模型（包含 Kanana-2-1 3B-base）旨在可於智慧型手機等裝置上運行。 Kanana-2-1.3B-instruct 與 Kanana-2-0.9B-instruct 模型在對話、知識、程式碼、數學、指令遵循以及工具呼叫等任務上的表現，與全球同儕相當。該公司針對韓文優化了其分詞器，使韓文處理效率提升超過 30%，並降低運算速度與成本。

根據《Yonhapinfomax》報導，Naver 於 7 月 2 日為其 AI Tab 搜尋服務推出全新 AI 模型，採用專門的小型語言模型（SLM）架構。該模型以角色專屬的 SLM 組合取代單一大型語言模型方式，將基礎設施營運成本降低最多 3 倍，同時回應速度提升超過 2 倍。 該模型亦整合 Naver 生態系中的使用者生成內容（例如媽媽社群論壇與餐廳評論），以提升答案準確度。Naver 的 Clarify RL 訓練技術進一步將幻覺發生率降低最多 30 個百分點（相較於 Hypercloua X）。該公司也透過其 Smart Lens 功能推進多模態能力，使 AI 能同時處理文字與影像，以執行搜尋與預訂任務。

據新之源 1 月 1 日報導，Meta 的研究員 Martin Signoux 對 2024 年的 AI 做出了 8 項預測：1. 人工智慧智慧眼鏡已成為一種趨勢。 隨著多模態技術的興起，領先的AI公司將加倍努力開發AI可穿戴設備。 還有什麼比眼鏡外形更適合託管人工智慧助手的呢？ 2. ChatGPT之於AI助手就像Google用於搜索一樣。 2023 年，ChatGPT 開始大放異彩，巴德、克勞德、美洲駝、米斯特拉爾和數千個衍生產品相繼問世。 隨著產品化的不斷推進，ChatGPT將不再是該領域唯一的參考標準，其估值也將面臨修訂。 3.告別大型模型模型，你好多式聯運模型。 LMM將繼續出現，並在關於多式聯運評估，多式聯運安全，多式聯運這個，多式聯運那個的辯論中取代LLM。 此外，LMM 是邁向真正通用 AI 助手的墊腳石。 4.沒有重大突破，但各方面都有所改進。 新模型不會帶來真正的突破（GPT-5），LLM在性質上仍然有限，並且容易產生幻覺。 我們不會看到任何飛躍使它們在 2024 年足夠可靠以“解決基本AGI”。 5. 小型模型 （SLM） 已經出現，但成本效益和可持續性考慮將加速這一趨勢。 量化技術也將得到極大提升，從而推動消費服務設備集成浪潮。 6.開源模式擊敗GPT-4，開源與封閉之戰逐漸平息。 回顧過去12個月開源社區的活力和進步，很明顯，開源模式將很快縮小性能差距。 7. 基準仍然是一個挑戰。 基準測試、排行榜或評估工具是模型評估的一站式商店。 相反，我們將看到一系列改進（如HELM）和新舉措（如GAIA），特別是在多模式方面。 8. 與現有風險相比，存在的風險討論不多。 雖然 X-risk 在 2023 年成為頭條新聞，但公眾討論將更多地關注與偏見、假新聞、使用者安全、選舉誠信等相關的現有風險和爭議。

據 IT 之家 11 月 16 日報導，微軟在今天開幕的 Ignite 2023 大會中，面向開發者推出了全新的“Windows AI Studio”體驗，在 Win11 系統上可以簡化、加速 AI 應用的開發工作。 據稱，Windows AI Studio 整合了 Azure AI Studio、Hugging Face 等目錄中的頂級 AI 開發工具和模型，簡化了生成式 AI 應用開發流程，讓開發人員能夠微調、自定義和部署最先進的小型語言模型（SLM），讓其 Windows 應用能在本地使用。 除了簡化構建 AI 體驗的設置過程外，Windows AI Studio 還將突出顯示專門針對 GPU 和 NPU 優化的 AI 模型，只是該功能會後續推出。 另外，微軟還更新了 DirectML，Olive 和 Windows ONNX Runtime，可以在各種不同的 Windows 硬體上本地運行 Llama 2 7B。