搜索
搜索，几乎是AI应用最成熟的场景，不仅跑出了Perplexity AI这种初创独角兽，还吸引了模型巨头OpenAI的投入。当所有目光放到AI搜索在C端的应用，却忽略了在企业搜索的赛道上，有一家公司正在大放异彩，那就是Glean。
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大模型开始“普世化”了，不必理解技术，在不知不觉中就能用得不亦乐乎。
在大模型浪潮中，训练和部署最先进的密集 LLM 在计算需求和相关成本上带来了巨大挑战，尤其是在数百亿或数千亿参数的规模上。为了应对这些挑战，稀疏模型，如专家混合模型（MoE），已经变得越来越重要。这些模型通过将计算分配给各种专门的子模型或「专家」，提供了一种经济上更可行的替代方案，有可能以极低的资源需求达到甚至超过密集型模型的性能。
众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而，即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开，人们对其创建过程知之甚少。
自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，一直稳居语言建模方面 C 位。
只用强化学习来微调，无需人类反馈，就能让多模态大模型学会做决策！
大模型，大，能力强，好用！
Transformer挑战者、新架构Mamba，刚刚更新了第二代：
斯坦福团队抄袭清华系大模型事件后续来了—— Llama3-V团队承认抄袭，其中两位来自斯坦福的本科生还跟另一位作者切割了。