AI模型的训练和推理成本在过去18个月内大幅下降，达到180倍的成本降低。这一趋势推动了更多开源项目的涌现。
字节出了个全新架构，把推理成本给狠狠地打了下去！推理速度相比MoE架构提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。
SANA 1.5是一种高效可扩展的线性扩散Transformer，针对文本生成图像任务进行了三项创新：高效的模型增长策略、深度剪枝和推理时扩展策略。这些创新不仅大幅降低了训练和推理成本，还在生成质量上达到了最先进的水平。
外媒SemiAnalysis的一篇深度长文，全面分析了DeepSeek背后的秘密——不是「副业」项目、实际投入的训练成本远超600万美金、150多位高校人才千万年薪，攻克MLA直接让推理成本暴降......
来了，国内首个对标AlphaFold3的产品—— HelixFold3，来自百度智能云与百度螺旋桨团队。
大模型如今已具有越来越长的上下文，而与之相伴的是推理成本的上升。英伟达最新提出的Star Attention，能够在不损失精度的同时，显著减少推理计算量，从而助力边缘计算。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
大模型热，企业落地难？就在刚刚，百川智能推出「1+3」产品矩阵，一站式解决大模型商业化难题。「系列优质通用数据+领域增强训练工具链」，仅需10分钟就能让企业自主成为模型定制增强专家，实现行业最佳的多场景可用率。
训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。
2024年，落地，无疑是大模型最重要的主题。
