《2024AIGC应用层十大趋势白皮书》预测2024年将涌现5亿新应用，AIGC技术爆发增长，B端办公和生产力场景将率先受益，AI将重新定义组织形态。
2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中，关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务，从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务，即使是在训练数据中看不到的情况下，也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路，使机器人在各种复杂任务中表现出色。
这个项目的开源意味着更多的开发者和研究人员可以使用这项技术，为其添加新的功能或者进行改进。DreamTalk的开源将为语音合成技术的发展带来新的动力。