LLM正以前所未有的速度进化：METR发现，它们的智能每7个月就翻一番。到了2030年，一个模型可能只需几小时，就能搞定人类工程师几个月的工作。别眨眼，你的岗位或许已在倒计时中。
随着大模型的参数规模不断扩大，分布式训练已成为人工智能发展的中心技术路径。
在 2024 年的 NeurIPS 会议上，Ilya Sutskever 提出了一系列关于人工智能发展的挑战性观点，尤其集中于 Scaling Law 的观点：「现有的预训练方法将会结束」，这不仅是一次技术的自然演进，也可能标志着对当前「大力出奇迹」方法的根本性质疑。
12月26日，韩国国会通过了《人工智能发展和建立信任基本法》（以下简称“《AI基本法》”），是欧盟《人工智能法》（AI Act）之后全球第二部人工智能立法。
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
大语言模型市场的整合与差异：大语言模型市场存在整合的趋势。一方面，人工智能发展的基础产业是资本密集型的，市场整合对于大语言模型市场的资本支撑是必要的。另一方面，为尽可能提高算法的泛化能力，单个大语言模型也需要集成多种创新功能。市场集中度的提高使得企业需要进一步考虑大语言模型的差异化。
在 2024 年的今天，人工智能已经渗透到各个领域，从医疗诊断到智能交通，从金融分析到智能家居，AI 技术的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。 这一背景下，算力和存力成为了支撑人工智能发展的两大关键要素。究竟算力与存力谁更重要，成为了一个备受关注的问题。
最近上海 WAIC 大会正在火热举办中，此次AI盛会中不仅有致力于人工智能发展的优秀企业，大模型、具身机器人等产品，还有AI领域的顶尖大佬们，可以说是神仙打架的大场面了。
自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（LLM）已经成为推动人工智能发展的关键技术。
近年来，人工智能发展迅速，尤其是像ChatGPT这样的基础大模型，在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色，能够为多种任务提供解决方案。
