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许多在互联网和移动通信时代凭借基础数字化实现 “弯道超车” 的中国企业，如今面对 AI 技术带来的新挑战，依然显得 “束手无策”。 这些公司为什么会“束手无策”？究竟是在哪个环节“掉”了链子？怎么做才能保持自己的领先？要解答这一系列问题，只能从“找病根”做起。
现在的大模型仍旧是算力杀手，想要让它真达到操作系统的使用规模，可能在硬件上、推理架构上还有一段路要走，但其前景是显而易见的。
国内行业大模型的“江湖风云”，如今已悄然从纯算法网络PK转向了“实战派”较量。这不再是单一的技术炫技场，而是看谁能在现实世界中大展拳脚，舞出最炫的“应用落地”舞步，从真正意义上实现提效，创造出实实在在的社会价值。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
无需依赖外部反馈或额外模型，纯纯的自我纠正。
直出 1080p 影视级视频，加量不加价，相当良心。
Zed 的使命是让工程师“以思维的速度编码”，这意味着一个闪电般快速的编辑器、支持无缝的团队协作，以及聪明的AI模型助力
CoT只对数学、符号推理才起作用，其他的任务几乎没什么卵用！这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手，分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来，CoT并非是所有大模型标配。
o1 模型何以成为企业游戏规则的改变者？
OpenAI的self-play RL新模型o1最近交卷，直接引爆了关于对于self-play的讨论。