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开源与闭源的纷争已久，现在或许已经达到了一个新的高潮。

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GPT-4o的王座还没坐热乎，小扎率领开源大军火速赶到——

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就在刚刚，Meta 如期发布了 Llama 3.1 模型。

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Llama 3.1 终于现身了，不过出处却不是 Meta 官方。

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当今的LLM已经号称能够支持百万级别的上下文长度，这对于模型的能力来说，意义重大。但近日的两项独立研究表明，它们可能只是在吹牛，LLM实际上并不能理解这么长的内容。

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Llama 3.1又被提前泄露了！开发者社区再次陷入狂欢：最大模型是405B，8B和70B模型也同时升级，模型大小约820GB。基准测试结果惊人，磁力链全网疯转。

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苹果最新杀入开源大模型战场，而且比其他公司更开放。 推出7B模型，不仅效果与Llama 3 8B相当，而且一次性开源了全部训练过程和资源。大模型，AI，苹果AI，苹果开源模型

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小模型成趋势？

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大模型开源的热潮下，隐藏着诸多问题，从定义的模糊到实际开放内容的局限性，Lecun再陷Meta大模型是否真开源的质疑风波只是冰山一角。

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大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。