Karpathy力推代码生成任务增强流程，让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%，不用微调不用新数据集训练，让大模型代码能力大幅提升。
没想到，AI要是“够废”，也能爆火全网。一个“什么问题都回答不了”的AI，这几天成了圈内新星。Reddit、HackerNews上讨论热度持续升高。
最近，UIUC苹果华人提出了一个通用智能体框架CodeAct，通过Python代码统一LLM智能体的行动。
现在一句口令，就能指挥汽车了。比如说声“我开会要迟到了”“我不想让我朋友等太久”等等，车就能理解，并且自动加速起来。
谷歌&南加大推出最新研究“自我发现”（Self-Discover），重新定义了大模型推理范式。与已成行业标准的思维链（CoT）相比，新方法不仅让模型在面对复杂任务时表现更佳，还把同等效果下的推理成本压缩至1/40。
7B开源模型，数学能力超过了千亿规模的GPT-4！它的表现可谓是突破了开源模型的极限，连阿里通义的研究员也感叹缩放定律是不是失效了。
在上海人工智能实验室上周刚刚公布的测评榜单上，GPT-4依旧独领风骚，排名第一，不过国产阵营已经大踏步追了上来，差距逐步缩小。
MoE（混合专家）作为当下最顶尖、最前沿的大模型技术方向，MoE能在不增加推理成本的前提下，为大模型带来性能激增。比如，在MoE的加持之下，GPT-4带来的用户体验较之GPT-3.5有着革命性的飞升。
阿里大模型，再次开源大放送——发布Qwen1.5版本，直接放出六种尺寸。
