为了给大模型找语料,有人开始进行“互联网考古”
为了给大模型找语料,有人开始进行“互联网考古”过去一年,AI大模型无疑是科技行业中最亮眼的主角,从FAAMG到BAT、再到一众初创企业,无数优秀的大脑、海量的资源都投入到了这个有望解放人类生产力的赛道中。
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过去一年,AI大模型无疑是科技行业中最亮眼的主角,从FAAMG到BAT、再到一众初创企业,无数优秀的大脑、海量的资源都投入到了这个有望解放人类生产力的赛道中。
作为大模型领域的明星创业公司,月之暗面融资后套现的新闻引发广泛关注和非议。
大模型落地有多火,从业者吴炳坤深有体会。
IT之家 5 月 6 日消息,据新加坡“联合早报”报道,新加坡国立大学医院近日开建消化系统健康中心,该中心将于 2025 年上半年竣工,整合了一系列 AI 技术,旨在重点提升消化系统疾病的早期疾病检测、精确诊断、治疗和预防标准。
4月下旬,台积电发布了一种新版本4nm制程工艺——N4C,计划在2025年上线量产。这款工艺产品的核心价值是降低了成本。
大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键,但现状是,开源的大模型有一堆,可开源的大规模数据却没多少,而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作,也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
没想到,自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
机器如何能像人类和动物一样高效地学习?机器如何学习世界运作方式并获得常识?机器如何学习推理和规划……
随着 Llama 3 发布,未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场,但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT 时刻」。其中,AI 智能体无疑是最被看好的赛道。