近年来，众多原告——包括书籍、报纸、计算机代码和照片的出版商——起诉人工智能公司使用受版权保护的材料来训练模型。所有这些诉讼中的一个关键问题是，人工智能模型如何轻易地从原告的受版权保护的内容中逐字摘录。
因为 V3 版本开源模型的发布，DeepSeek 又火了一把，而且这一次，是外网刷屏。 训练成本估计只有 Llama 3.1 405B 模型的 11 分之一，后者的效果还不如它。
Llamacoder是Claude Artifacts的开源实现。 最大的亮点就是，左侧AI写代码，右侧实时渲染。 之前给大家推荐过一个基于Claude做的，Llamacoder是用了Meta 的 Llama 3.1 405B 作为底层语言模型。
开源模型阵营又迎来一员猛将：Tülu 3。它来自艾伦人工智能研究所（Ai2），目前包含 8B 和 70B 两个版本（未来还会有 405B 版本），并且其性能超过了 Llama 3.1 Instruct 的相应版本！长达 73 的技术报告详细介绍了后训练的细节。
以开源极客之姿杀入江湖的Mistral AI，在9月份甩出了自家的首款多模态大模型Pixtral 12B，如今，报告之期已至，技术细节全公开。
本文将带你构建一个多智能体新闻助理，利用 OpenAI 的 Swarm 框架和 Llama 3.2 来自动化新闻处理工作流。在本地运行环境下，我们将实现一个多智能体系统，让不同的智能体各司其职，分步完成新闻搜索、信息综合与摘要生成等任务，而无需付费使用外部服务。
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。
快速更迭的开源大模型领域，又出现了新王：Reflection 70B。 横扫 MMLU、MATH、IFEval、GSM8K，在每项基准测试上都超过了 GPT-4o，还击败了 405B 的 Llama 3.1。 这个新模型 Reflection 70B，来自 AI 写作初创公司 HyperWrite。
Meta 发布 Llama 3.1 405B，开放权重大模型的性能表现首次与业内顶级封闭大模型比肩，AI 行业似乎正走向一个关键的分叉点。扎克伯格亲自撰文，坚定表明「开源 AI 即未来」，再次将开源与封闭的争论推向舞台中央。
用来运行 Llama 3 405B 优势明显。
