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近日，成立仅 6 个月的 AI 生物技术初创公司 Chai Discovery，发布用于分子结构预测的新型多模态基础模型 Chai-1，并附带了一份技术报告，比较了 Chai-1 与 AlphaFold 等模型的性能。
在美国田纳西州东部的山区，一台名为Frontier的破纪录超算为科学家提供了前所未有的机会，让他们得以研究从原子到星系的一切。
最近的公司会议上，奥特曼向全体员工承认，明年OpenAI或将摆脱非营利组织结构。o1的问世，直接诞生了新的Scaling Law，更是在医疗性能上表现出色。不过，o1能拯救OpenAI 1500亿美元的估值，和今年50亿美元的亏损吗？
当大模型开始思考
AIGC，可真是个好东西。
OpenAI正与阿联酋投资基金洽谈70亿美元融资。
至少到现在，MiniMax还未收费。
随着近年来在文本和视频数据上构建基础模型的进展，学术界对时间序列的基础模型也表现出浓厚的兴趣。 时间序列分析在许多关键领域中具有重要性，能够影响从科学研究到经济决策的广泛应用。
近年来，人工智能模型的能力显著提高。其中，计算资源的增长占了人工智能性能提升的很大一部分。规模化带来的持续且可预测的提升促使人工智能实验室积极扩大训练规模，训练计算以每年约 4 倍的速度增长。
一个高质量的人脸识别训练集要求身份 (ID) 有高的分离度（Inter-class separability）和类内的变化度（Intra-class variation）。