小型语言模型（SLM）已经出现，成本效益和可持续发展的考虑将加速这一趋势。
而AI技术也成为了分辨地震信号和其他地质学噪声的重要工具。
论文地址:https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha.pdf
雷军表示，这两项技术的获奖，标志着小米在底层核心技术能力以及操作系统领域，实现了重大突破。它们不仅代表着公司技术实力的积累，也体现了小米工程师团队敢于挑战高峰的勇气与决心。
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B，并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库，不允许商用，但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVA方法，具备商用能力。