寻找下一块“屏幕”，这无疑是最近几年科技行业的一个热门赛道。随着个人计算机点燃了互联网，智能手机让移动互联网无处不在之后，这前后两次造富神话的出现，也让所有人都在期待下一次改变的到来。那么智能手机之后的下一代通用计算设备是什么？
新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了
本文来自Sangeet Paul Choudary，其以在平台经济学和网络效应方面的研究而闻名。在本文中，Choudary探讨了垂直 AI 与代理如何重塑 B2B 工作流价值链。在他看来，虽然大多数人工智能炒作都围绕水平 B2C 应用，但真正的机会在于垂直 B2B 人工智能。
AgentLite 便是其中一个起点，专注从科学研究的角度把 Agent 以及 Multi-Agent 的开发标准统一，让学术界的奇思妙想更快迭代
一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」
昨天的谷歌Next大会可是太精彩了，谷歌一连放出不少炸弹。 - 升级「视频版」Imagen 2.0，下场AI视频模型大混战 - 发布时被Sora光环掩盖的Gemini 1.5 Pro，正式开放 - 首款Arm架构CPU发布，全面对垒微软/亚马逊/英伟达/英特尔
这款产品会将现有的两个空间计算的产品线（Quest 3 和雷朋 Meta 智能眼镜）整合起来，形成AI+AR眼镜的新形态产品。
纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。
近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
这次，谷歌要凭「量」打败其他竞争对手。 当地时间本周二，谷歌在 Google’s Cloud Next 2024 上发布了一系列 AI 相关的模型更新和产品，包括 Gemini 1.5 Pro 首次提供了本地音频（语音）理解功能、代码生成新模型 CodeGemma、首款自研 Arm 处理器 Axion 等等。
