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本地训练的客户模型忽视了全局数据中明显的更广泛的模式，聚合的全局模型可能无法准确反映所有客户端的数据分布，甚至可能出现「辛普森悖论」—— 多端各自数据分布趋势相近，但与多端全局数据分布趋势相悖。
每天，全球有数亿人在向AI产品倾诉他们的想法、困惑、创意，甚至秘密。但鲜有人意识到，这些对话正在以“帮助训练下一代AI模型的”的名义，突破着过往移动互联网产品的数据使用界限。
2024年11月15日，加州理工学院生物学和生物工程系的Jieyu Zheng和Markus Meister发表了一篇震撼学界的论文《The Unbearable Slowness of Being: Why do we live at 10 bit/s?》[1]。这项研究揭示了一个令人不安的事实：人类大脑每秒仅能处理大约10比特信息。
MuseAI 是由阿里集团爱橙科技研发的面向阿里内部的 AIGC 创作工作台，同时通过与阿里云旗下魔搭社区合作共建的形式，将主体能力通过魔搭社区的 AIGC 专区对公众开放。
在软件开发过程中，测试用例的生成一直是一个既重要又耗时的环节。近年来，大型语言模型（LLM）在这一领域展现出了巨大的潜力。然而，实践表明，即使是同一个提示词（Prompt），在不同的LLM上也会产生截然不同的效果。
GANs are so back!?
随着 AI 技术的突飞猛进，其进步几乎每天都在刷新人们的认知，很多人都在猜想，AI 是否会在不久的将来取代人类医生？
万万没想到，能把一家公司网站给搞宕机的元凶，竟然是OpenAI疯狂爬虫的机器人——GPTBot。
450 美元的价格，乍一听起来不算「小数目」。但如果，这是一个 32B 推理模型的全部训练成本呢？
清华校友团队最新成果发现：写作、咨询、编程等相关自由职业最终可能被AI取代，而且更关键的是，AI能力一旦超过某个「拐点」，对就业市场的冲击将一发不可收拾。