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最近，ChatTTS 这一语音生成项目在 GitHub 上迅速获得关注。截至6月4日，6天时间已经斩获18.9千个星标????。各大网友直呼太牛！按照这样的趋势，很快会突破2万stars。
马斯克：到年底算力将拥有8.5万块H100
天津大学与南京大学联合团队在CVPR 2024上发表了LPSNet项目，提出了一种端到端的无透镜成像下的3D人体姿态和形状估计框架，通过多尺度无透镜特征解码器和双头辅助监督机制，直接从编码后的无透镜成像数据中提取特征并提高姿态估计的准确度。
最近，OpenAI的一位前员工发表了一篇165页的超长博文，对AI发展的未来做出了一系列预测。文章的核心观点可以概括成一句话：人类很可能在2027年实现AGI。
大模型价格战，这匹国产黑马又破纪录了！最低的GLM-4 Flash版本，百万token价格已经低至0.1元，可以说是击穿地心。MaaS 2.0大升级，让企业训练私有模型的成本无限降低。
OpenAI CEO阿尔特曼的隐秘投资帝国浮出水面，持股价值超28亿美元，投资超400家公司。
英特尔为了AI，再次做出重大架构变革： 像手机一样搞起SoC（系统级芯片），你的下一台笔记本不会再有独立内存条。 刚刚推出的新一代AI PC低功耗移动平台架构Lunar Lake，采用全新MoP（Memory on Package）封装，片上集成16或32GB的LPDDR5X内存，无法再额外连接更多RAM。
OpenAI前员工Leopold Aschenbrenner，之前在超级对齐（Superalignment）部门，可是能和Ilya大佬共事的。
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。
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。