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才用了112台A800，就能训出性能达GPT-4 90%的万亿参数大模型？智源的全球首个低碳单体稠密万亿参数大模型Tele-FLM，有望解决全球算力紧缺难题！此外，全新思路的原生多模态「世界模型」Emu 3等都浅亮相了一把。2024的智源大会，依然是星光熠熠，学术巨佬含量超标。
刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕！
性能超越 Llama-3，主要用于合成数据。
苹果一出手，在手机等移动设备上部署大模型不可避免地成为行业关注焦点。
一个常被许多领导者引用、但很可能是被杜撰出来的名言是：“外行谈战略和战术，内行谈运营。”战术视角看到的是一个个独特的难题，而运营视角看到的是组织中需要需要改变的不协调的模式。战略视角看到的是机会，运营视角则看的是挑战。
古代中国是一个“万般皆下品，唯有读书高”的社会，尽管民众对读书多的人很佩服并不仅仅是因为学问，更因为读书可以当官。
都是可选择的一环
大型语言模型（LLM）的一个主要特点是「大」，也因此其训练和部署成本都相当高，如何在保证 LLM 准确度的同时让其变小就成了非常重要且有价值的研究课题。
在基准测试上频频屠榜的大模型们，竟然被一道简单的逻辑推理题打得全军覆没？最近，研究机构LAION的几位作者共同发表了一篇文章，以「爱丽丝梦游仙境」为启发涉及了一系列简单的推理问题，揭示了LLM基准测试的盲区。
最近，德国研究科学家发表的PANS论文揭示了一个令人担忧的现象：LLM已经涌现出「欺骗能力」，它们可以理解并诱导欺骗策。而且，相比前几年的LLM，更先进的GPT-4、ChatGPT等模型在欺骗任务中的表现显著提升。