基礎模型

據報導，IBM 與 NASA 發布了開源的 Lunar Foundation Model 與 SomBench Dataset，讓新工具與據稱可降低 23% 錯誤的成果更可及。

MBZUAI 的 Foundation Models Institute 表示，K2 Horizon 開放權重、程式碼、資料與方法，挑戰封閉式 AI 的可重現性。

Insilico Medicine 推出 DDD Benchmark as a Service，用來測試前沿 AI 與基礎模型在真實世界藥物發現與開發任務上的表現。

Communications of the ACM 的一篇文章提出了評估 foundation models 開放性的框架，這是企業 AI 買家與建構者的關鍵議題。

總部位於帕洛阿爾托的 Rhoda AI 在由 Premji Invest 領投的 A 輪融資中獲得 4.5 億美元，估值達 17 億美元，將開發以公開網路影片為訓練資料的基礎機器人模型，採用其 'Direct Video Action' 方法——旨在賦予機器人僅靠遠端操控無法提供的泛化能力。

微軟開發了 MAI-1-preview 基礎模型，使用 15,000 顆 Nvidia H100 GPU 訓練，降低了對 OpenAI 的依賴，同時保持到 2032 年的合作關係。

哈佛研究人員在《Nature Neuroscience》發表 BrainIAC 基礎模型，能從 48,900 筆 MRI 影像預測失智、中風和癌症。

BrainIAC 基礎模型可從 MRI 影像預測大腦年齡、失智風險及癌症存活率。以 48,965 張掃描訓練，發表於 Nature Neuroscience。