最新报道澄清，“AI的尽头是光伏和储能”并非黄仁勋的原话。AI发展的确依赖于能源创新，当今科技圈的两位大佬，OpenAI创始人阿尔特曼和马斯克此前已给出明确观点。当下的重点在于开源，风能、光伏等可再生新能源被视作数据中心重要的能量池，核能尤其被寄予厚望
刚刚，Meta 宣布推出两个 24k GPU 集群（共 49152 个 H100），标志着 Meta 为人工智能的未来做出了一笔重大的投资。
半年多来，Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做 scaling）。
如果说 OpenAI 已经占据了今天闭源大模型生态的一极，那 Meta 无疑是代表开源大模型的另一极。
谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism，在3600万高质量视频字幕对和5.82亿个视频剪辑的数据集上完成了训练，性能刷新30项SOTA。
从文本生成模型 GPT、文生图模型 DALL·E，到文生视频模型 Sora，OpenAI 可以说成功跑通了 AGI 的所有技术栈，为什么是 OpenAI 而不是谷歌、Meta？
短短几天，「世界模型」雏形相继诞生，AGI真的离我们不远了？Sora之后，LeCun首发AI视频预测架构V-JEPA，能够以人类的理解方式看世界。
为了应对大模型不断复杂的推理和训练，英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs，纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
在文本生成音频（或音乐）这个 AIGC 赛道，Meta 最近又有了新研究成果，而且开源了。前几日，在论文《Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer》中，Meta FAIR 团队、Kyutai 和希伯来大学推出了 MAGNeT，一种在掩码生成序列建模方法。
最近，复旦、俄亥俄州立大学、Meta和宾夕法尼亚州立大学的研究者发现，GPT-4 Agent规划旅行只有0.6%成功率！离在人类复杂环境中做出规划，智能体还任重道远。
