大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
在当今科技界,关于人工智能是否被过度炒作的争论从未停息。然而,很少有像谷歌 DeepMind 的安全研究专家和机器学习科学家 Nicholas Carlini 这样的专家，用亲身经历为我们提供了一个独特的视角。通过他的文章,我们看到了大型语言模型(LLM)在实际应用中的强大能力和多样性。这些并非空洞的营销宣传,而是切实可以改变工作方式、提高生产效率、激发创意的工具。
中国AI制药企业产业迎来机遇。AI，成了2024年诺贝尔奖的最大赢家。 先是人工智能学者拿下诺贝尔物理学奖，评委会表彰他们“利用物理学工具，开发出了当今强大机器学习技术的基础方法”。
AI浪潮已至，威胁更要警惕
中国厂商如何在AI浪潮中破局？ 近日，在2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。
毫无疑问，多智能体肯定是 OpenAI 未来重要的研究方向之一，前些天 OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 还在 X 上为 OpenAI 正在组建的一个新的多智能体研究团队招募机器学习工程师。
随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton，另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer，从注意力模块入手，实现了Transformer的核心能力提升。
2024年诺贝尔物理学奖揭晓，今年颁给了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和图灵奖得主、AI教父杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的基础发现和发明。
十天前的 Meta Connect 2024 大会上，开源领域迎来了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。两个版本都是纯文本模型，但也具备多语言文本生成和工具调用能力。Meta 表示，这些模型可让开发者构建个性化的、在设备本地上运行的通用应用 —— 这类应用将具备很强的隐私性，因为数据无需离开设备。
近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。
