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好家伙！1750亿参数的GPT-3只需20MB存储空间了？！ 基于1.58-bit训练，在不损失精度的情况下，大幅节省算力（↓97%）和存储（↓90%）。
OpenAI突发新模型，GPT-3.5退役，大模型成本2年骤降99%
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
在刚刚结束的全球开发者大会上，苹果宣布了 Apple intelligence， 这是一款深度集成于 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 的全新个性化智能系统。
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
人工智能帮助企业找到“商业模型图”。
如今，AI进步的速度，已经超出了我们对它用途的理解。
不需要OpenAI，微软或许也会成为AI领头羊！
过去几年，借助Scaling Laws的魔力，预训练的数据集不断增大，使得大模型的参数量也可以越做越大，从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级，在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。
Llama 3发布刚几天，微软就出手截胡了？