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过去一段时间，“预训练终结”成为了 AI 领域最热烈的讨论之一。OpenAI的GPT系列模型此前大踏步的前进，预训练是核心推动力。而前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever、预训练和scaling law（规模定律）最忠实的倡导者，却宣称预训练要终结了、scaling law要失效。由此，引发了大量争议。
穿越重重迷雾，OpenAI模型参数终被揭开！一份来自微软华盛顿大学医疗论文，意外曝光了GPT-4、GPT-4o、o1系列模型参数。让所有人震惊不已的是，GPT-4o mini仅8B。
本报告展示及分析了2024年11月全球AI产品的流量态势，通过全球、国内及出海等不同维度进行了详尽的展示。报告涵盖了访问量、下载量、独立访客、APP收入、访问时长以及移动页面占比等核心指标。
在 2024 年的 NeurIPS 会议上，Ilya Sutskever 提出了一系列关于人工智能发展的挑战性观点，尤其集中于 Scaling Law 的观点：「现有的预训练方法将会结束」，这不仅是一次技术的自然演进，也可能标志着对当前「大力出奇迹」方法的根本性质疑。
近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。国内虽然已有一些智能体平台，如豆包扣子，但这些平台要求开发者将代码和数据上传到第三方服务器，对于一些商业信息敏感的客户来说，这种做法可能带来数据泄露的风险。
随着AI能力的不断突破，大数据不断地整合，每个产业里可能只剩下一个“超级个体”，而今天可能已经在发生这样的变化了。
说到Gen AI在企业的应用落地，诸多难题横亘在前。工业领域，传统工厂受困于能源浪费、生产效率低下、质量管控不稳定；零售与营销领域面临着消费者需求多变、竞争激烈的压力，传统营销手段难以精准触达消费者，客户留存与转化艰难。
2024年，所有的3C数码新品基本都绕不开“AI”这个词，更具体地说，是绕不开AI大模型。而反过来说，AI大模型也脱离不了硬件，毕竟任何新产品都绕不开3个质问：落地场景究竟是什么，怎么样被市场接受，和怎么赚钱。
实在有点憋不住了，AI生成的一些垃圾，已经对我的日常生活中的一些小事，造成极大的困扰了。