ICLR 2024 | 无需训练，Fast-DetectGPT让文本检测速度提升340倍
ICLR 2024 | 无需训练，Fast-DetectGPT让文本检测速度提升340倍Fast-DetectGPT 同时做到了高准确率、高速度、低成本、通用，扫清了实际应用的障碍！
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3677 点击 2024-03-18 19:58
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Fast-DetectGPT 同时做到了高准确率、高速度、低成本、通用，扫清了实际应用的障碍！
AI对字节广告和云业务的影响，比想象中更大。
本文讨论了英伟达GTC大会对于AI领域的重要性以及英伟达面临的挑战。文章提到了各大科技巨头对英伟达的竞争态度，以及英伟达在AI芯片领域的市场份额和供应等待时间的变化。此外，文章还谈到了AI应用的商业化难题以及英伟达在地缘政治风险方面的困境。
在 AI 落地如何 ToB 业务上，有赞是属于「跑得快」的一批玩家。在 2024 年 1 月 FounderPark 的一场直播中，有赞创始人兼 CEO 白鸦就从 SaaS 产品经理的角度，聊了聊大模型时代的产品应该怎么做。而在最近的一场直播中，白鸦则详细分享了有赞如何用 AI 改造他们的 SaaS 服务流程。
早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
六个月前，a16z 对网络流量数据进行了一次深度挖掘，以便将真实数据与其他内容区分开来。根据每月访问量，a16z 对最受欢迎的生成式 AI 网络产品进行了排名，并发现了消费者实际使用这项技术的模式。
首先先来看看模型底座，阶跃星辰发布了两款，分别是Step-1V和Step-2。其中Step-1V具有千亿参数，支持多模态能力，和GPT4-Turbo一样，128K上下文，不过这款不算惊艳，只能算主流大模型中的正常水平。
本文探讨了大模型的发展趋势和影响，预测中国基础大模型的数量会逐渐收敛，算力需求将成为关键因素，开源大模型可能难以超过闭源模型，大模型在手机端侧的应用将引发入口之争。
生成式人工智能在个人电脑（PC）领域的应用成为新一轮角力之处，当前芯片厂商和 PC 品牌商都十分看好 AI PC 市场。相较于普通的 PC，AI PC 通过在电脑端运行经过压缩和优化的大模型，让用户体验到更多生成式 AI 应用，比如文生图、智能创作。
约一年前，OpenAI发布了强大的基础模型GPT-4，这催生了一批基于GPT-4打造应用的创业公司，其中就有法律AI领域的领头羊Harvey。