138 亿美元的 Scale AI：解决正确的问题，做「技术含量最低」的生意
138 亿美元的 Scale AI：解决正确的问题，做「技术含量最低」的生意Scale AI 的创始人 8 年前意识到，所有干 AI 的都认为数据至关重要，但没多少人把数据当成主业。
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9871 点击 2024-07-26 18:17
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Scale AI 的创始人 8 年前意识到，所有干 AI 的都认为数据至关重要，但没多少人把数据当成主业。
视频生成模型领域又多了一个重磅玩家。
去年5月，美国编剧工会和演员工会罢工，呼吁提高薪资，拒绝给AI打工，超过1万名从业者上街参与活动，持续了近100天，对美国娱乐业造成了巨大的经济损失，而这次罢工也是人类抵抗AI威胁的首次集体行动。
知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而，由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异，如何有效地将不同的知识图谱进行融合，以获得更加全面、丰富的知识体系，成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题，这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务所要解决的核心挑战。
LLM 很强，而为了实现 LLM 的可持续扩展，有必要找到并实现能提升其效率的方法，混合专家（MoE）就是这类方法的一大重要成员。
具身智能是实现通用人工智能的必经之路，其核心是通过智能体与数字空间和物理世界的交互来完成复杂任务。
智谱大模型团队自研打造。
在 ChatGPT 走红之后，本着「打不过就加入」的心态，很多职场人学起了 AI。但遗憾的是，不少人走了弯路，甚至还被某些「199」的课程割了韭菜。
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现，充分利用LLM的自回归特性，可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
Llama 3.1 405B巨兽开源的同时，OpenAI又抢了一波风头。从现在起，每天200万训练token免费微调模型，截止到9月23日。