本周五，知名 AI 领域学者，OpenAI 创始成员、特斯拉前 AI 高级总监 Andrej Karpathy 发表观点：「人们对『向人工智能询问某件事』的解释过于夸张」，引发网友热议。
Fine-tuning理论上很复杂，但是OpenAI把这个功能完善到任何一个人看了就能做出来的程度。我们先从原理入手，你看这张图，左边是Pre-trained LLM （预训练大模型模型），也就是像ChatGPT这样的模型；右边是Fine-tuned LLM （微调过的语言大模型），中间就是进行微调的过程，它需要我们提供一些「ChatGPT提供不了但是我们需要的东西」。
曾经参与过公司内部的RAG应用，写过一篇关于RAG的技术详情以及有哪些好用的技巧，这次专注于总结一下RAG的提升方法。
AtomThink 是一个包括 CoT 注释引擎、原子步骤指令微调、政策搜索推理的全流程框架，旨在通过将 “慢思考 “能力融入多模态大语言模型来解决高阶数学推理问题。量化结果显示其在两个基准数学测试中取得了大幅的性能增长，并能够轻易迁移至不同的多模态大模型当中。
QwQ 具有神奇的推理能力。 一个刚发布两天的开源模型，正在 AI 数学奥林匹克竞赛 AIMO 上创造新纪录。
枢途科技（深圳）有限公司（以下简称「枢途科技」）近日完成数百万元天使轮融资，本轮由奇绩创坛投资，主要用于多模态大模型训练迭代、通用复合机器人结构升级等技术与产品的研发和交付。
当前，生成式AI正席卷整个社会，大语言模型（LLMs）在文本（ChatGPT）和图像（DALL-E）生成方面取得了令人惊叹的成就，仅仅依赖零星几个提示词，它们就能生成超出预期的内容
我们需要的是「真正解放双手的智能体」。 最近一段时间，大模型领域正在经历智能体（AI Agent）引发的革命。Anthropic 推出的升级版 Claude 3.5 Sonnet，一经推出即引爆了 AI 圈。
又一科幻场景步入现实！GPT-4竟和多个AI模型私自串通一气，欲要形成垄断的资本寡头联合定价。在被哈佛PSU团队抓现行后，大模型拒不认账。未来某天，AI会不会真要失控？
最新模型增量压缩技术，一个80G的A100 GPU能够轻松加载多达50个7B模型，节省显存约8倍，同时模型性能几乎与压缩前的微调模型相当。
