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在 AI 领域，扩展定律（Scaling laws）是理解 LM 扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
“Scaling Law不是万金油”——关于大模型表现，华为又提出了新理论。
AI-Native 的应用 Day One 就应该收费。这几乎是开发者当下的共识。
过去几年，借助Scaling Laws的魔力，预训练的数据集不断增大，使得大模型的参数量也可以越做越大，从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级，在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。
“中国有世界上最好最优秀的B端和C端市场，把做AI应用的门槛和成本降下来，就会激发出更大的产业应用空间。”
4月24日，商汤集团在港交所暂停交易，暂停交易前上涨31.15%。商汤集团回应，“昨日日日新大模型5.0发布会广受好评，受到市场极大关注；依照上市规则及港交所建议，公司将进一步刊发相关公告。”
Google RT-2、Figure 01 机器人、特斯拉 Optimus 等的新演示让「具身智能」这一概念成为了机器人和大模型领域的热门话题
CUDA 是英伟达的壁垒， 推理场景是算力未来的重点
新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了
在这个风起云涌的 AI 时代，一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据，这些被视为 AI 领域的三大基石，正成为各大公司争夺的焦点。然而，在这场看似技术驱动的竞赛背后，低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。