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众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
近日，美国一家 web3 开发公司的创始工程师之一 Adam Majmudar 分享了他「手搓 GPU」成功的经历，引发了网友们的一大片点赞。令人惊讶的是，他仅用两周时间就完成了这一脑力壮举。在 Twitter/X 的主题帖子中，Majmudar 进行了直播，一步步带我们回顾了整个过程。
基于 Diffusion Transformer（DiT）又迎来一大力作「Flag-DiT」，这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
大模型回答如何更可靠？MIT研究团队设计出「共识博弈」，将数学家常用的博弈论引入LLM改进中。没想到，LLaMA-7B的表现，击败了LLaMA-65B，甚至与PaLM-540B相媲美。
最丑AI神器诞生，万物皆可黏土！全世界社交媒体上，网友们都为Remini疯狂了。无论是硅谷大佬，甄嬛传人物，还是地铁老爷爷看手机，没有人可以逃脱这场黏土变身。
从下周开始，硅谷科技巨头将开启新一轮的AI大战。OpenAI、谷歌、苹果都将押注AI助手，并发布一系列重磅更新，你准备好了？
中国AIGC产业峰会上，金山办公副总裁、研发中台事业部总经理姚冬分享了金山办公拥抱AI的思考与实践。
现在，AI只需随意一张照片，就能知道你在哪里，而且是可以精确到经纬度的那种！ 例如下面这张随便到不能再随便的自拍，你能猜到小姐姐在哪里吗？
早在一个多月前，就已经有很多小伙伴拿到了微信读书的 AI 新功能内测，而就在一天前，AI 问书功能正式全量上线。
最少只需1个3D样例，即可生成3D主题乐园。