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数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。
2024 年，大模型领域的一个趋势越来越清晰：重视优化，面向应用。
今天，芯片初创公司Cerebras Systems推出了全新的Wafer Scale Engine 3，并将其现有的最快 AI 芯片世界纪录加倍。
ChatGPT横空出世的2023年，欧洲能喊得上名号的全球性AI峰会有近20个，大约是美国的3倍、中国的5倍[1]。在人工智能权威杂志（AI Magazine）年末总结的“2023 Top10 AI Events”中，欧洲承办的会议占比高达70%[2]。
刚刚，Meta 宣布推出两个 24k GPU 集群（共 49152 个 H100），标志着 Meta 为人工智能的未来做出了一笔重大的投资。
信息革命产生了数字世界，数字世界为大模型的诞生提供了数据，也最容易实现通用人工智能（AGI）。
在过去的 15 个月里，NVIDA 股票翻了3倍，Google 上 AI 相关的搜索热度也翻了 3倍，ProductHunt 上有近 2000 个 AI 产品发布，ChatGPT 用户则逼近 2亿。
谷歌学术被引数超127000的大神宣布创业，获OpenAI等机构在内投资7000万美元！
2022 年，谷歌高级研究科学家 Eric Jang 离开 Google Robotics，以副总裁的身份加入 1X Technologies 负责 AI 工作。2023 年 3 月，1X 获得了一轮由 OpenAI 创业基金领投的 2350 万美元融资，成为了 OpenAI 投资的第一家硬件公司。事实上，双方早在 2022 年就已经展开了合作，当时双方决定共同为机器人开发 AI 模型。
2024 开年，OpenAI 就在生成式 AI 领域扔下了重磅炸弹：Sora。