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【新智元导读】大模型落地并不缺场景，却往往因算力不够遇难题。这家国产平台从今日起，免费送百万token。开发者们不仅可以对20多种开源模型精调，还能用上极具性价比的多元算力。
百亿token补贴，4月起免费！这次的羊毛来自清华系AI公司无问芯穹，企业与个人皆可薅～这家公司成立于2023年5月，目标是打造大模型软硬件一体化最佳算力解决方案。
PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。模型基于发表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever (FLMR) 并进行了模型改进和 M2KR 上的大规模预训练。
最近一段时间，AI 与大模型技术突飞猛进。春节刚过，前沿方向上就迎来了新一轮突破。
去年 12 月，新架构 Mamba 引爆了 AI 圈，向屹立不倒的 Transformer 发起了挑战。如今，谷歌 DeepMind「Hawk 」和「Griffin 」的推出为 AI 圈提供了新的选择。
而早在一年前，ChatGPT横空出世，由此我对AI+教育格外感兴趣，我认为ChatGPT的出现会重塑整个教育行业。
检索增强生成（RAG）和微调（Fine-tuning）是提升大语言模型性能的两种常用方法，那么到底哪种方法更好？在建设特定领域的应用时哪种更高效？微软的这篇论文供你选择时进行参考。
进入现今的大模型 (LLM) 时代，又有研究者发现了左右互搏的精妙用法！近日，加利福尼亚大学洛杉矶分校的顾全全团队提出了一种新方法 SPIN（Self-Play Fine-Tuning），可不使用额外微调数据，仅靠自我博弈就能大幅提升 LLM 的能力。
算力不足仍然是制约通用人工智能发展的重要因素。GPU Utils 今年 8 月的一份数据显示，全球目前 H100 等效算力的供给缺口达到 43 万张。在解决算力不足的问题上，除了抢购和囤积英伟达，更多的方案正在浮出水面。
当下的 Fintech 行业有点像石油钻探。随着最初供应量的减少，从现有油井获取资源的技术不再稀缺。AI 加持下各项金融类产品会产生更多新变化，甚至有望实现广泛且极低成本的定制和个性化。