2024年，AI领域因Scaling Law放缓，为后续参与者提供了追赶机会。开源大模型如DeepSeek和Qwen迅速缩小与顶尖模型的差距，推理成为模型能力提升的新方向。OneFlow发布900页年终合集，探讨生成式AI与大模型的变化，帮助更多人理解AI。

本文介绍了两个深度学习研发实习岗位：框架开发和硬件适配。框架开发需参与OneFlow框架的开发与优化，要求具备C/C++、Python基础及深度学习知识。硬件适配需与AI芯片适配，要求熟悉Linux和深度学习原理，具备相关开发经验者优先。简历请发送至talent@oneflow.org。

OneFlow开源框架发布了v1.0.0版本，包含80多个新特性和130多个功能改进与问题修复。性能优于PyTorch，新增了PyTorch兼容性接口、Eager运行时优化与重构、静态图分布式物理执行计划支持分离编译功能、函数式自动微分接口、Insight模块和OneFlow Serving功能升级。

OneFlow社区在2023年发布了100多篇与ChatGPT相关的文章，涵盖了大模型类技术解读、前瞻性观点和开源故事。他们从中选出60篇文章制作成一份超过800页的“年货”合集，旨在帮助用户了解大模型的发展历程。合集分为七大板块，包括ChatGPT技术原理、语言大模型的演进、开源语言大模型的崛起、语言大模型的预训练、微调与推理、AI底层软硬件协同优化、OpenAI的通用人工智能洞察、AI的应用与未来。