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这两天，Groq惊艳亮相。它以号称“性价比高英伟达100倍”的芯片，实现每秒500tokens大模型生成，感受不到任何延迟。外加谷歌TPU团队这样一个高精尖人才Buff，让不少人直呼：英伟达要被碾压了……
成功从过去的经验中提取知识并将其应用于未来的挑战，这是人类进化之路上重要的里程碑。那么在人工智能时代，AI 智能体是否也可以做到同样的事情呢？
把小扎从元宇宙大坑中拯救出来的，居然是开源AI！市值大涨的Meta，现在能让小扎一年分红7亿美元。股价图一出，LeCun都评论：有意思。
有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。
2B性能小钢炮来了！刚刚，面壁智能重磅开源了旗舰级端侧多模态模型MiniCPM，2B就能赶超Mistral-7B，还能越级比肩Llama2-13B。成本更是低到炸裂，170万tokens成本仅为1元！
羊驼家族的“最强开源代码模型”，迎来了它的“超大杯”——就在今天凌晨，Meta宣布推出Code Llama的70B版本。
删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。这就是微软 SliceGPT 的威力。
Meta 正式发布 Code Llama 70B，这是 Code Llama 系列有史以来最大、性能最好的型号。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。
融合多个异构大语言模型，中山大学、腾讯 AI Lab 推出 FuseLLM