
LLM 进化分岔口:多模态、成本、代码推理
LLM 进化分岔口:多模态、成本、代码推理头部模型的新一代模型的是市场观测、理解 LLM 走向的风向标。即将发布的 OpenAI GPT-Next 和 Anthropic Claude 3.5 Opus 无疑是 AGI 下半场最关键的事件。
头部模型的新一代模型的是市场观测、理解 LLM 走向的风向标。即将发布的 OpenAI GPT-Next 和 Anthropic Claude 3.5 Opus 无疑是 AGI 下半场最关键的事件。
我个人不是喜欢打听这些公司八卦的人,前些年移动互联网时代就已经有太多这样的小道消息,但最终都没有没什么用。重要的信息迟早会变成公开,最多晚几个月而已,又不是要考虑抢时间窗口投这些公司,花时间去探究ROI不高。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比,LLM 对于数据需求量更大、要求更高,尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理,因此,企业在部署 LLM 的过程中,数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量,也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
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近日,清华大学电子系城市科学与计算研究中心的研究论文《EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities》获得自然语言处理顶会 ACL 2024杰出论文奖(Outstanding Paper Award)。
知识管理软件,也上大模型了。
SQL 即将被 AI 取代,这种说法你同意吗?
AGI 正在迎来新范式,RL 是 LLM 的秘密武器。
前段时间,Claude 3.5帮助右手骨折工程师一周肝出3000行代码。现在,又有00后数学系本科生借助AI,用了一个月时间,在自家卧室手搓「核聚变反应堆」,震惊一大波网友。
OpenAI警告说,跟人工智能语音聊天可能会产生「情感依赖」。这种情感依赖是怎么产生的呢?MIT的一项研究指出,这可能是「求仁得仁」的结果,无怪乎连软件工程师也会对AI着迷。