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AIGC已然无所不在，场景探索日新月异。 近日，浙江大学医学院附属第二医院发布了国内首个嵌入AI大模型的电子病历系统——Medcopilot（医疗AI助手），最短数秒之内可生成一份出院小结。
“中美AI差距究竟有几年？”这个问题困扰了不少只要根深蒂固，任尔东西南北风人，也有很多声音尝试将中美AI实力进行比较。其中，算法，一定是评判的首要标准。
2024年2月底，金融服务公司Klarna表示，其所使用的OpenAI提供技术支持的AI Agent，已接管了三分之二的客户聊天，工作量相当于700名全职代理。从引入AI Agent到取得这份耀眼的成绩，仅仅用了1个月的时间。
从前两年的百模大战到大语言模型 LLM（Large Language Model）的逐步落地应用，端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI，即用户在使用过程中不依赖云服务器，直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型，设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性，也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
Llama 3.1刚发布不久，Llama 4已完全投入训练中。 这几天，小扎在二季度财报会上称，Meta将用Llama 3的十倍计算量，训练下一代多模态Llama 4，预计在2025年发布。
终于，国产大模型能在综合能力上也能与GPT-4o一决雌雄了。
大模型的人才黑洞效应，还在持续。
简而言之：矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵
为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。
大模型作为当下 AI 工业界和学术界当之无愧的「流量之王」，吸引了大批学者和企业投入资源去研究与训练。随着规模越做越大，系统和工程问题已经成了大模型训练中绕不开的难题。例如在 Llama3.1 54 天的训练里，系统会崩溃 466 次，平均 2.78 小时一次！