大语言模型「拍马屁」的问题到底要怎么解决？最近，LeCun转发了Meta发布的一篇论文，研究人员提出了新的方法，有效提升了LLM回答问题的事实性和客观性。我们一起来看一下吧。
Buddy Compiler 端到端 LLaMA2-7B 推理示例已经合并到 buddy-mlir仓库[1]主线。我们在 Buddy Compiler 的前端部分实现了面向 TorchDynamo 的第三方编译器，从而结合了 MLIR 和 PyTorch 的编译生态。
RLHF今年虽然爆火，但实打实用到的模型并不多，现在还出现了替代方案，有望从开源界“出圈”；大模型透明度越来越低，透明度最高的是Llama 2，但得分也仅有54；
刚刚，英伟达发布了目前世界最强的AI芯片H200，性能较H100提升了60%到90%，还能和H100兼容。算力荒下，大科技公司们又要开始疯狂囤货了。
最近微软一项研究让Llama 2选择性失忆了，把哈利波特忘得一干二净。 现在问模型“哈利波特是谁？”，它的回答是这样婶儿的：
「AI灭绝人类」的全球讨论继续升级，Sam Altman在剑桥活动现场被抗议者当面抵制！而LeCun、吴恩达的「开源派」和Bengio、马库斯的 「毁灭派」，也纷纷甩出言辞恳切的联名信，继续征集签名中。
伦敦皇家协会举办了一场由40名科学家参与的攻克AI模型安全系统的活动，目的是发现漏洞让世人知道目前AI的技术风险
斯坦福大学的研究人员公布了一套 "基础模型透明度指数"评分系统，目的是让大家对AI模型有更深的了解
悄无声息，羊驼家族“最强版”来了！ 与GPT-4持平，上下文长度达3.2万token的LLaMA 2 Long，正式登场。
就在最近，百川智能正式发布Baichuan 2系列开源大模型。作为开源领域性能最好的中文模型，在国内，Baichuan 2是要妥妥替代Llama 2了。
