主要观点总结
本文回顾了从OpenAI发布ChatGPT以来的两年间，AI领域的重大发展和热点事件。包括ChatGPT及其竞争者的进步，多模态处理及推理能力的发展，AI在编程方面的突破，小模型的重要性以及AI相关的不同技术分类和文章整理。同时，也提及了关于AI发展的一些争议和话题，如路线之争、版权争议等。
关键观点总结
关键观点1: AI领域的发展与热点事件
OpenAI发布ChatGPT引领AI发展潮流，多种AI技术如扩散模型、小模型等得到发展。AI在编程方面取得显著进步，能生成完整代码库，并渐渐掌握使用外部工具及操控用户计算机的能力。
关键观点2: AI技术的分类与文章整理
文章涵盖了包括AI推理、小模型、多模态、具身智能等类别的技术干货与高质量文章。提供了主题目录以便读者把握高速动态变化的AI领域。
关键观点3: 大模型与ChatGPT的成王之路
强调了从Transformer的诞生到ChatGPT的发布背后的技术探索和突破，包括各种范式的竞争和关键机制的不断优化。
关键观点4: Scaling Law的争议与AI发展的挑战
介绍了Scaling Law的争议，即参数量、数据、算力与模型性能之间的关系，以及引发的争议和深度报道。
文章预览
机器之心原创 机器之心编辑部 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布 ChatGPT，从此世界再也不一样了。 在这两年时间里，ChatGPT 迭代了好几代版本，获得了多模态处理以及强大的推理能力。现在，两年时间过去了，OpenAI 依然引领着这个时代的 AI 发展潮流。但与此同时，它的开源和闭源竞争者们也在奋力直追，包括 Anthropic 的 Claude、谷歌的 Gemini、Meta 开源的 Llama、Mistral AI 的系列模型以及国内的 DeepSeek、阿里 Qwen。 另一方面，扩散模型的成功也让视觉生成模型进入了爆发时代。我们看见 Stable Diffusion 开源图像模型在社区中得到广泛的应用，Midjourney 凭借卓越的细节和艺术风格生成能力成为高质量视觉生成应用的典范，另外也有谷歌 Imagen、Adobe Firefly 以及 Meta 的 Make-A-Scene 等适用于不同场景的 AI 技术或应用，当然还有备受期待却一直没能显露真身的 Sora。 这两
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