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2023年3月，如果你偶然进入纽约大学的某个礼堂，可能会以为自己在参加一场纯粹的神经科学会议。事实上，这是一个关于人工智能的研讨会——但你的困惑是可以理解的。演讲者们谈论“切除术”，即常见于动物模型实验中的脑损伤创建手术。他们提到“探测”，比如使用电极来获取大脑信号。他们还展示了语言分析，并引用了心理学中长期以来关于“先天还是后天”的争论。
AI产品化的答案，才是AI商业化的起点
股价一天大涨7%的苹果，终将干掉其他互联网巨头？
PMF在AI时代需适应新变化，探索增长本质。
奥本海默曾在新墨西哥州执行曼哈顿计划，只为拯救世界。并留下了一句：「他们不会对其敬畏，直至理解；而理解，唯有亲身体验之后。」
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）受到学术界和工业界的广泛关注，得益于其在各种语言生成任务上的出色表现，大语言模型推动了各种人工智能应用（例如ChatGPT、Copilot等）的发展。然而，大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制，对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。
如果考试题太简单，学渣也能拿一百昏。在 AI 圈，我们应该拿怎样的「试卷」来检验一直处于流量 C 位的大模型的真实水平？是高考题吗？当然不是！
2024年4月13日，一场特别的考试开考。
小白用户也能自己搭建本地大模型。
2022年11月开启的生成式AI浪潮中，几乎每个国家、每个有全球野心的城市，都在制定政策、调配资源、激活当地创业氛围，一些政府甚至不惜亲自下场支持当地最有潜力的创业项目。