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来自UCLA的华人团队提出一种全新的LLM自我对弈系统，能够让LLM自我合成数据，自我微调提升性能，甚至超过了用GPT-4作为专家模型指导的效果。
从 Performance 到 Performance，AI 将掀起一场数据和分析的深层次革命。
使用LLM生成海量任务的文本数据，无需人工标注即可大幅提升文本嵌入的适用度，只需1000训练步即可轻松扩展到100种语言。
如果语言模型是巫师，代码预训练就是魔杖！
AI 生成 3D 模型最难的一关，终于被搞定了。
据The information的Creator Economy Database最新数据，在数据库覆盖的350多家全球创业公司中，2023年募得资金量继续螺旋式下降，至约17亿美元，其中人工智能初创企业在融资份额中占比最大，超3.24亿美元。
自从ChatGPT发布后，各种基于大模型的产品也快速融入了普通人的生活中，但即便非AI从业者在使用过几次后也可以发现，大模型经常会胡编乱造，生成错误的事实。
瑞士信息与通信科技公司Lakera成立于2021年，该公司为生成式AI应用程序开发的安全工具拥有专有的威胁情报数据库，可防御对大型语言模型（LLM）的各类攻击并对AI应用程序进行压力测试检测漏洞，为AI应用程序提供企业级的安全保护。
AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。
要真正的实现AGI的话，需要有强大的模型和数量庞大且高质量的数据、可扩展的基础训练以及符号化的方法。