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昨天的谷歌Next大会可是太精彩了，谷歌一连放出不少炸弹。 - 升级「视频版」Imagen 2.0，下场AI视频模型大混战 - 发布时被Sora光环掩盖的Gemini 1.5 Pro，正式开放 - 首款Arm架构CPU发布，全面对垒微软/亚马逊/英伟达/英特尔
AI（人工智能）的发展如同潮水般汹涌而来，以其不可阻挡的势头，深刻地改变了我们生活的方方面面。从医疗健康到金融服务，从智能交通到教育领域，AI的影响力无处不在，它正以前所未有的速度和规模，重塑着传统行业的面貌，引领着一场全新的技术革命
来自人大与浙大学者团队的研究者们把涉及数千篇SCI/SSCI的期刊论文的10000多条推文喂给了GPT-4，让它根据推文回答“这篇论文是否有可能被撤稿”，然后和人类预测的结果相比较。
纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。
大模型在今年的落地，除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外，算力和推理的优化，可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
对代码大模型而言，比能做编程题更重要的，是看是能不能适用于企业级项目开发，是看在实际软件开发场景中用得顺不顺手、成本高不高、能否精准契合业务需求，后者才是开发者关心的硬实力。
随着AI技术的广泛应用，从智能手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业自动化，AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应，确保系统的正常运行，而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
现在的AI还远算不上文字创作的取代者。
投人，仍是现阶段 AGI 领域早期投资最真实的投资逻辑之一。 如果，暂时还没有超低成本的获得用户或者客户的变局，商业上比拼的就是低成本的资金，明星创业者和大厂就更有阶段性优势。如果，当前模型能力还未定性，做出产品 PMF 仍有不确定性，持续融资能力就是投资机构考核创业者的隐性标准，「天才青年创业者密度」就比「故事」、「逻辑」、「产品」更打动投资人。