利用闲置算力满足 AI 初创企业的需求。由于对运行 AI 模型的需求激增，对算力的需求也随之激增。世界各地的公司都在努力寻求运行更高级 AI 模型所需的 GPU。虽然 GPU 并非运行 AI 模型的唯一选择，但它们已成为首选的硬件，因为它们能够有效地同时处理多项操作，而这是开发深度学习模型时的一个关键特性。
AI 的编程能力已经得到了证明，但还并不完美。近日，BuzzFeed 的资深数据科学家 Max Woolf 发现，如果通过提示词不断要求模型写更好的代码（write better code），AI 模型还真能写出更好的代码！
12 月 22 日消息，据《南华早报》今日报道，香港中文大学（CUHK）的研究人员开发了一种新的基础人工智能模型，能够帮助解决眼科临床任务，特别是在疾病筛查和诊断方面。随着生成式 AI 在医学领域的应用逐步增多，这一技术有望带来更广泛的影响。
在现代 AI 模型的快速迭代中，如何在保持模型精度的同时提升计算效率成为关键课题。尤其在大规模 AI 推理中，非结构化稀疏矩阵的计算效率低下成为难以突破的瓶颈。面对这一挑战，我们自主研发了 CROSS—— 一种创新的端到端稀疏编译优化方案，为 AI 推理带来细粒度稀疏计算的加速效果。
在大算力和大数据让基于统计的 AI 模型真正变得强大且有用之前，基于规则的系统长期以来是语言模型的主导范式。
三个月前，「LiblibAI 哩布哩布 AI」，一个 AI 模型社区型产品，在一年内完成了三轮共计数亿元的融资。
另一种类似但更高级的「PUA」大模型方法出现了，它可以写下让所有的浏览器和人眼都不可见，只有 AI 模型可以读取的指令。 这种手段早在互联网出现之前就有了，分属于信息科学中的一个子类，这就是「隐写术」（Steganography）。
随着 AI 模型的参数量越来越大，对算力的需求也水涨船高。
未来的 AI 模型的能力将不仅局限于逻辑推理，它还应该具备自主计划和行动的能力。
o1 模型何以成为企业游戏规则的改变者？
