众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
机器如何能像人类和动物一样高效地学习？机器如何学习世界运作方式并获得常识？机器如何学习推理和规划……
日前，360周鸿祎在第二十七届哈佛中国论坛炮轰百度李彦宏“开源不如闭源”的言论，称其胡说八道。有网友评论：当年的那个老周仿佛回来了
液体都有“智能”、可编程了？ 最近，一种被称为“智能"液体的多功能可编程的新型超材料——Metafluid，登上了Nature。
秒懂视频的AI诞生了！KAUST和哈佛大学研究团队提出MiniGPT4-Video框架，不仅能理解复杂视频，甚至还能作诗配文。
哈佛大学将AI引入CS课程，学生的个性化「导师」，学习效率拉满！
最近，两位哈佛辍学生共同创立的AI芯片公司，估值已达3400万美元，并计划明年交付一款名为「Sohu」的AI推理加速芯片——其LLM推理性能达到H100的10倍，而单价吞吐量更是高达140倍。
最近哈佛商学院的一项研究发现，人工智能工具在某些任务上可以提高工作人员的生产率和准确性，但在某些类似难度的任务上有相反的效果，特别是在某一特定的“技术前沿”之外。
在 10 月 11 日发表的《自然》研究中，研究人员证明 EVEscape 可以准确预测 Covid-19 的突变方式
在18 项不同的任务中，使用ChatGPT-4 的咨询顾问平均多完成了 12.2% 的任务，完成任务的速度提高了 25.1%，成果质量提高了 40%。这项突破性的前沿研究表明，人工智能将在未来几年对职业工作产生巨大影响。研究者称，明年至少会有两家公司推出比 GPT-4 更强大的AI。
