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好家伙！1750亿参数的GPT-3只需20MB存储空间了？！ 基于1.58-bit训练，在不损失精度的情况下，大幅节省算力（↓97%）和存储（↓90%）。
本文介绍了一套针对于低比特量化的 scaling laws。
在机器人空间泛化领域，原来也有一套Scaling Law！ 来自清华和新加坡国立大学的团队，发现了空间智能的泛化性规律。 在此基础上，他们提出了一套新颖的算法框架——ManiBox，让机器人能够在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置。
理想不是汽车企业，是人工智能企业。2024理想 AI Talk 活动直播间中，理想汽车CEO李想重申了公司的愿景，“AI对于理想意味着未来的全部”。
生成式AI在近两年大杀四方，它们看起来无所不知，有求必应。图灵测试早已不停留在对话上，而是在各项能力上，审视着AI能多接近人类，诸如写出的文章有几分像人，创作的歌曲有多动人，生成的图片有多拟真。
探索AI对未来儿童情感发展的影响。
最近，LAION AI 的创始人 Christoph Schuhmann 分享了一个有趣的发现，他指出，文本向量模型似乎存在一个问题：即使句子词序被打乱，模型输出的向量与原句仍然高度相似。
在这个故事中，我将提供一个快速教程，展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人，以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。此外，您可以询问有关您的数据的问题，这将为您提供该问题的回答。
近期NexusTrade的创始人Austin Starks撰文介绍了他使用OpenAI o1模型构建投资组合的一些经验。并展示如何使用OpenAI o1彻底改变金融市场的研究、分析和交易方式。
1637 年，费马在阅读丢番图《算术》拉丁文译本时，曾在第 11 卷第 8 命题旁写道：「将一个立方数分成两个立方数之和，或一个四次幂分成两个四次幂之和，或者一般地将一个高于二次的幂分成两个同次幂之和，这是不可能的。关于此，我确信我发现一种美妙的证法，可惜这里的空白处太小，写不下。」