全球最快的开源大模型来了——速度达到了每秒2000个tokens！ 虽然只有320亿参数（32B），吞吐量却是超过典型GPU部署的10倍以上的那种。它就是由阿联酋的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）和初创公司G42 AI合作推出的K2 Think。
AI技能真的很值钱，甚至比你专门读个硕士能带来的涨薪幅度还要高！若干市场调研和企业招聘说明中，这个结论始终在被反复验证。
9月3日下午，温州举行全市人工智能创新发展大会，会上正式挂牌成立温州市人工智能局，温州在加快建设人工智能创新发展先行市进程中迈进重要一步。
一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
Meta超级智能实验室的首篇论文，来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。
马斯克xAI被曝正在自研推理芯片！
在大模型的竞赛中，参数规模往往被视为性能的决定性因素。但近期，Liquid AI 的研究团队提出了一个不同寻常的案例：一个仅有 3.5 亿参数的模型，经过微调后，竟能在中短上下文的实时日语英语翻译任务上，与 GPT-4o 竞争。
OpenAI最近向股东们做了汇报，豪言将在未来五年烧1150亿美元，主要用于将自建的数据中心。与此同时，OpenAI也预测2030年营收将达到2000亿美元。OpenAI的信心因何如此充足？
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
继封禁中国公司后，Anthropic 刚刚宣布：支持SB 53 法案。继上周封禁中国公司 API 访问后，这家 AI 公司表示，该法案为监管前沿 AI 公司构建的强大 AI 系统提供了坚实基础，通过透明度而非技术微观管理来实现监管。
