这是一个不容小觑的最新推理框架，它解耦了LLM的记忆与推理，用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
乔布斯在2010年给Siri描绘的蓝图，正在成为很多AI助手对自己的期待。
11月27日消息，钛媒体App独家获悉，360集团（SHA: 601360）研发的全新生成式 AI 搜索产品“纳米搜索” App日前已上架到苹果App Store和应用宝等安卓应用商店，直接对标百度、阿里夸克、秘塔AI、Perplexity AI等多个 AI 搜索类产品。
11月27日，猎户星空联合聚云科技举办了题为《Data Ready for Al，MoE大模型发布暨商业闭环分享》媒体见面会。猎户星空正式发布了自主研发的Orion-MoE 8×7B大模型，并携手聚云科技推出了基于该大模型的数据服务—AI数据宝AirDS（AI-Ready Data Service）。
前段时间，笔者有幸参加了师兄主讲的《法律人如何使用AI系列讲座》第二期。讲座中提到，GPT不仅能够优化工作流程，还可以帮助没有任何编程经验的人编写代码。恰巧近期立案工作增加，需要逐一准备大量的立案材料（如所函、授权委托书、合同、介绍信等）。
在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
《Project Star》或为蔡浩宇AI游戏项目。
在 EMNLP 2024 上，我们看到了向量模型的各种创新用法，其中最出人意料的莫过于：文本水印。
缺少陪伴的年轻人，疯抢AI宠物
我们对“体面生活”有着过度执着？
就在刚刚，CNBC 和路透社等多家媒体报道称，OpenAI 获得了软银 15 亿美元新投资，并且还允许员工通过要约收购（tender offer）出售股权。其中一位知情人士表示，OpenAI 员工需要在 12 月 24 日之前决定是否参与这次的新要约收购。
不走通用大模型之路，通过垂直场景数据对模型进行微调、打造出能独立完成复杂销售工作的Sales Agent。
没想到，技术发展得竟然这么快。最近，人们已经开始畅想 AI 时代后的生活了。
提示词防御在商用场景中非常关键。智能体中辛苦编写的提示词，如果作者没主动开源，应该没人愿意被破解。
OpenAI科学家Jason Wei预测，未来一年内，AI重点将从推广大众需求转为促进科学发现，无独有偶，DeepMind刚刚发布的36页报告也揭示出：全球实验室AI使用正在指数级增长，AI for Science真正的黄金时代即将来临。
基于用新内容撬动新用户增长的思路，小红书是主动抓住这轮AI热，官方引入了一大批AI赛道创作者。与此同时，其官方也在下场研发相关产品与应用，不做生成式AI的局外人。
RNN模型在长上下文中表现不佳？近日，来自清华的研究团队对此进行了深入的实验分析，结果表明：不是RNN的锅。
Meta最近开源了多个AI项目，包括图像分割模型SAM 2.1、多模态语言模型Spirit LM、自学评估器和改进的跨语言句子编码器Mexma等，提升了AI在图像处理和语音识别领域的能力，进一步推动了AI研究的进展。
近日，面对EDA界对于自家AlphaChip的质疑，谷歌首席科学家Jeff Dean以论文回应论文，并表示：大家注意，这是同行竞争！
一个有效的复杂系统总是从一个有效的简单系统演化而来的。——John Gall
完蛋了，高考落榜了！
艺术家「反水」？ Sora 就这么水灵灵地用上了。 今天凌晨，OpenAI 视频生成工具 Sora 的内测版本遭到泄露，起因是部分早期测试人员（艺术家）对 OpenAI 产生了不满。
之前出了一些 Dify 的 基础教程，后台有小伙伴经常问三金：Dify 和 fastGPT 哪个好啊？我该用哪个呢？ 为了帮小伙伴解开这个疑惑，今儿三金就先带大家分别看下这两个产品 在知识库上的异同点 。废话不多说，开整！
2024 年，他在 AI 领域果断出手，连开四枪，投资 Gyges Labs、Aha Lab、筷子科技、星海图四个项目，看似激进，实则蕴含着对 AI 行业深刻洞察与精准判断下的独特投资逻辑。今天兵哥就带着给大家将一些逻辑做一些拆解，深度解析这些项目的价值以及背后的投资逻辑，同时从朱啸虎的投资来洞察 AI 行业的项目发展机会。
在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。
代码模型SFT对齐后，缺少进一步偏好学习的问题有解了。 北大李戈教授团队与字节合作，在模型训练过程中引入偏好学习，提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。
现在，Perplexity 可能又要推硬件产品了。Perplexity CEO 在 X 上发推文说，打算推一个简单的、低于 50 美金的硬件设备，它将以语音的方式（voice to voice）可靠地回答你的问题。
只要改一行代码，就能让大模型训练效率提升至1.47倍。
什么？Scaling Law最早是百度2017年提的？！ Meta研究员翻出经典论文： 大多数人可能不知道，Scaling law原始研究来自2017年的百度，而非三年后（2020年）的OpenAI。
家人们，国产o1大模型，最近着实是有点火啊。 就在今天，昆仑万维的Skywork o1也开启了邀测。 那一波实测，这不就得安排一下么。
