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。
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。
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
小模型成趋势？
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。
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%。
在国内市场，这既是技术之争、其实也是路线之争。
Moshi 具有彻底改变人机通信的潜力。
导读：时隔4个月上新的Gemma 2模型在LMSYS Chatbot Arena的排行上，以27B的参数击败了许多更大规模的模型，甚至超过了70B的Llama-3-Instruct，成为开源模型的性能第一！
可在单张A100/H100 GPU或TPU主机上高效运行全精度推理。
