基于 ChatGPT、LLAMA、Vicuna [1, 2, 3] 等大语言模型（Large Language Models，LLMs）的强大理解、生成和推理能力
囤 GPU 真的像修铁路一样，是一项划算的投资吗？
重视大模型AI应用落地的展示，是今年大模型厂商们一个非常明确的策展主题。
瑞士苏黎世联邦理工学院的研究者发现，为ChatGPT等聊天机器人提供支持的大型语言模型可以从看似无害的对话中，准确推断出数量惊人的用户个人信息，包括他们的种族、位置、职业等。
套壳生意，被国产大模型快要打没了。
最近，一个对标 GPT-4o 的开源实时语音多模态模型火了。
随着 AI 工具的不断增多，各家模型的能力也日益提升，现在无论哪款大模型几乎都能够处理各种翻译难题。
只有10亿参数的xLAM-1B在特定任务中击败了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上个月刚发布的苹果智能模型只有30亿参数，就连奥特曼都表示，我们正处于大模型时代的末期。那么，小语言模型（SLM）会是AI的未来吗？
3D 生成，一直在等待它的「ChatGPT时刻」。
或许只有用大模型来监督大模型，才能出现超越人类的人工智能。
