近年来，大语言模型 LLMs 在多种任务上的卓越表现已得到广泛认可。然而，要实现其高效部署，精细的超参数优化至关重要。为了探究最佳超参数的规律，我们开展了大规模的实证研究，通过在不同配置上进行网格搜索，我们揭示了一套通用的最优超参数缩放定律（Optimal Hyperparameter Scaling Law）。
就在刚刚，OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API，帮助开发者更容易创建能自动完成任务的 AI Agents（智能体）。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。
AGI明年降临？清华人大最新研究给狂热的AI世界泼了一盆冷水：人类距离真正的AGI，还有整整70年！若要实现「自主级智能，需要惊人的10²⁶参数，所需GPU总价竟是苹果市值的4×10⁷倍！
相比让Alexa重新焕发生机，AI可能会产生的幻觉或只是个小问题。
谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集，是此前类似数据集的10倍，创下新纪录！基于新数据集，发现预训练Scaling Law，虽然对模型性能提升不明显，但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋！
如果把人工智能的发展趋势向前推演，几乎每个国家、每个公司最终都可能基于美国技术栈或中国技术栈，去构建人工智能技术。
Mistral AI，这家法国公司是 AI 助手 Le Chat 和多个基础模型背后的力量组成，被官方视为法国最有前途的科技初创企业之一，且可以说是能与 OpenAI 竞争的欧洲公司。然而，与其 60 亿美元的估值相比，其全球市场份额仍相对较低。
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入，大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景，形式化推理与验证（formal reasoning and verification），也获得持续关注。
法国大模型独角兽 Mistral AI 进军 OCR（光学字符识别）领域了。一出手就是号称「世界上最好的 OCR 模型」！新产品 Mistral OCR 是一种光学字符识别 API，它为文档理解树立了新标准。
