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Segment Anything 2：以演示为先的模型开发 (www.latent.space)

这篇文章是对 Meta 发布的 Segment Anything 2 模型的深入探讨。SAM2 不仅在图像分割方面超越了前一代 SAM，更以高效的方式解决了视频分割难题，并以 Apache 2/CC by 4.0 协议开源。文章重点介绍了 SAM2 的创新之处，包括以演示为先的开发理念、全新的 SA-V 视频分割数据集、高效的模型架构以及引入的记忆机制以实现视频中目标的持续跟踪。

如何训练百万级上下文LLM：与Gradient.ai的Mark Huang对话 (www.latent.space)

本文是对Latent Space播客节目“如何训练百万级上下文LLM”的总结，嘉宾是Gradient.ai的联合创始人Mark Huang。文章首先回顾了LLM上下文窗口大小的发展历程，然后介绍了Gradient如何利用RoPE编码、Ring Attention和课程学习将Llama3的上下文窗口扩展到100万甚至400万token。文章还讨论了长上下文模型的训练数据、评估基准以及潜在应用场景，并强调了多模态学习和持续评估对未来LLM发展的重要性。

WebSim、WorldSim和模拟人工智能的夏天——与Liquid AI的约沙·巴赫、Nous Research的卡兰·马尔霍特拉、WebSim.ai的罗布·海斯菲尔德 (www.latent.space)

Latent Space是一个AI开发者社区，为AI开发者提供从模型、数据、部署到社区的端到端工具和资源。