之前分享了我们在运营LLM应用时磨练出来的战术(tactics)【指之前的Part I 和Part II两篇文章】。战术是具体的：是为实现目标而采取的具体行动。我们还分享了对运营（Operations）的看法：为了执行战术，达到目标，而制定的更高层次的流程。
国产大模型「日日新 5.0」已经在权威主流评测中鲨疯了。变强的背后原因竟是，来自商汤自研中文Embedding模型——Piccolo2。这是首个对标OpenAI向量长度的模型。
近来，国产AI视频模型强大生成能力震惊了国外网友。刚刚，中国首个超长时长、高性价比、端侧可用的Sora级视频模型诞生了，由国产黑马联手清华打造。与别家出发点不同之处在于，这是为了实现世界模型而创建的AI视频模型。
大模型执行图推理任务，我们是希望大模型仅仅给出结果，还是在给出准确答案的同时，输出详细的推理过程？
“追赶”OpenAI的中国公司们，步子迈得越来越大了。
人工智能应用的兴起推动了对算力和存储容量的需求。对企业、个人和政府而言，以安全的方式处理和存储这些数据至关重要。这意味着，对先进数据中心的需求将不断增长，我们认为这提供了具吸引力的投资机会——无论是在数据中心本身还是其所依赖的基础设施方面。
OpenAI在5月14日推出了新一代人工智能模型GPT-4o，支持文本、音频和图像的任意组合输入，并能够生成文本、音频和图像的任意组合输出。仅仅一天后，谷歌就在新一届I/O开发者大会上发布、更新了十多款产品，包括AI助手Project Astra、文生图模型Imagen3、对标Sora的文生视频模型Veo，以及备受瞩目的大模型Gemini 1.5 Pro的升级版。
近来和AI创业者的交流增加，随后就发现大家的产品很容易就落到过去SaaS的框子里面去。这就引发一个很关键的问题：SaaS不灵是因为技术不好么？否则一种更好的技术为什么能改变这个行业的盈利情况？
数据中心设计的未来。随着人工智能对数据需求越来越大，助力数据中心提升效率的企业将占据优势。
Sora 炸场之后，视频生成持续广受关注，不断掀起新的热潮。
