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目前，通义千问开源全家桶已经有了 18 亿、70 亿、140 亿、720 亿参数量的 4 款基础开源模型，以及跨语言、图像、语音等多种模态的多款开源模型。
谷歌DeepMind全新提示技术「Step-Back Prompting」，让LLM性能拉满！
只用了 17 天，人工智能（AI）便独自创造了 41 种新材料，每天超过两种。相比之下，人类科学家可能需要几个月的尝试和实验，才能创造出一种新材料。
备受AI“折磨”的火山并不是个例。打开小红书，话题#AI面试目前总浏览量已上千万，你可以看到各种各样的AI面经分享，有的提醒网友“AI面试一定要洗脸”，有的吐槽秋招面试还没见过真人，还有不少求职者发现AI面试“变智能”了：
研究人员利用GPT4-Vision构建了一个大规模高质量图文数据集ShareGPT4V，并在此基础上训练了一个7B模型，在多项多模态榜单上超越了其他同级模型。
前几天，英伟达发布了2024财年三季度财报，业绩再度大超预期——三季度营收181.2亿美元，同比增长205.5%；营业利润104.2亿美元，同比增长1633.7%。让人不禁想问一句，英伟达的潜力尽头在哪里？
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。
思维链已经out啦！想让大模型会推理还是得靠知识库：基座模型还是ChatGPT，最新思维图谱技术在多个基准数据集上实现巨大性能提升！
大模型狂飙至今，已逼近一周年。撇开最近戏剧化的高层动荡不谈，自北京时间 11月 7日 OpenAI的首届开发者大会（DevDay）以“AI春晚”之势炸场以来，ChatGPT的周活跃用户超过一亿，全球用户高涨的热情直接把 OpenAI的服务器给冲宕机了，于是上面这个不受待见的画面就频繁出现在了无数人的眼前，随之而来的是人们的沮丧、愤怒甚至恐慌。
最新发布的AI模型Inflection-2在各项基准测试中表现出色，仅次于OpenAI的GPT-4，但性能超越了谷歌和Meta的主流替代方案。Inflection-2的参数量达到1750亿，被认为是当今世界上第二强的大模型。