从前两年的百模大战到大语言模型 LLM（Large Language Model）的逐步落地应用，端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI，即用户在使用过程中不依赖云服务器，直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型，设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性，也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
Llama 3.1刚发布不久，Llama 4已完全投入训练中。 这几天，小扎在二季度财报会上称，Meta将用Llama 3的十倍计算量，训练下一代多模态Llama 4，预计在2025年发布。
The Information近日爆出了一则OpenAI的亏损新闻，其中新增的关键数据包括： OpenAI目前单月收入约为2.83mnUSD，全年营收可能在35~45亿美金。 OpenAI 24年推理成本将达到40亿美金，训练成本将达到30亿美金。
终于，国产大模型能在综合能力上也能与GPT-4o一决雌雄了。
大模型作为当下 AI 工业界和学术界当之无愧的「流量之王」，吸引了大批学者和企业投入资源去研究与训练。随着规模越做越大，系统和工程问题已经成了大模型训练中绕不开的难题。例如在 Llama3.1 54 天的训练里，系统会崩溃 466 次，平均 2.78 小时一次！
注意！AI 角色所说的一切都是虚构的
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现，几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源，但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值，纷纷开始敝帚自珍。为此，“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
英伟达摊上大事儿了。 据《The Information》报道，英伟达的最新杀手锏——采用Blackwell架构的AI GPU从原定的今年Q3推迟到2025年Q1推出。据称，这款 GPU 存在设计缺陷，因此需要推迟发布产品以解决问题。
卖身，AI大模型创企的归宿？
8月3日，第二届飞象星球合作伙伴大会在京召开，并公布了首个落地基础教育领域的作文辅导大模型产品“飞象AI作文”。据悉，该产品具备AI采集批改、AI学情分析、AI写前辅导、AI写后优化四大核心功能，在助力教师高效批改作文，1分钟完成8小时工作的同时，可为学生提供个性化写作辅导，促进大规模因材施教。
