Glean可以把它想象成是企业内部的Google或ChatGPT，它是一个员工可以去提问的地方，而Glean会利用公司的知识来回答所有这些问题，无论这些知识存储在哪里，都会将其整合到一起。
诺贝尔物理学奖和化学奖被AI「包圆」后，人们再次确信：基础科学研究的范式，已经被AI从根本上改变。
在现代社会中，Wealthsimple、SUPER、webflow、duolingo、CONFLUENT、upside、CONTINO等多家企业都曾面临信息过载和知识孤岛的挑战。
Glean已召开2024年秋季“beyond the box”发布活动。
LLM数学水平不及小学生怎么办？CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架，在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT，提升了模型的定理证明能力，成为miniF2F上的新SOTA。
大模型引发的AI大战持续了两年多之后，现在所有创业团队和投资人都在问的一个问题是——适用于大模型真正的场景有哪些？或者，更重要的是，到底怎么才能获得货真价实的客户和营收？
在 AI 的帮助下，越来越多的数学问题得到了解决。
陶哲轩在最新的采访中，系统地谈到了AI可能会对数学领域产生的影响。他乐观地认为，使用Lean等工具「形式化」数学，在AI的辅助下实现规模化生产——一次证明数百或数千条定理。但他也审慎地预测，数学问题在短期内不会像国际象棋一样被「解决」，但有可能会提高人类科学家的洞察力。
过去十年间，基于随机梯度下降（SGD）的深度学习模型在许多领域都取得了极大的成功。与此同时各式各样的 SGD 替代品也如雨后春笋般涌现。在这些众多替代品中，Adam 及其变种最受追捧。无论是 SGD，还是 Adam，亦或是其他优化器，最核心的超参数非 Learning rate 莫属。因此如何调整好 Leanring rate 是炼丹师们从一开始就必学的技能。
搜索，几乎是AI应用最成熟的场景，不仅跑出了Perplexity AI这种初创独角兽，还吸引了模型巨头OpenAI的投入。当所有目光放到AI搜索在C端的应用，却忽略了在企业搜索的赛道上，有一家公司正在大放异彩，那就是Glean。
