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随着 AI for Science 受到越来越多的关注，人们更加关心 AI 如何解决一系列科学问题并且可以被成功借鉴到其他相近的领域。
文章第一作者为来自北京大学物理学院、即将加入人工智能研究院读博的胡逸。胡逸的导师为北京大学人工智能研究院助理教授、北京通用人工智能研究院研究员张牧涵，主要研究方向为图机器学习和大模型的推理和微调。
事实证明，扩散模型不仅能用于生成图像和视频，也能用于合成新程序。
Meta搞了个很牛的LLM Compiler，帮助程序员更高效地写代码。
百度文心按下了 Turbo 键。
2022 年，Gavin Uberti 和 Chris Zhu 创立了 Etched.ai。他们从一开始就获得了包括 Ebay 前 CEO Devin Wenig 在内的 536 万美元的种子轮投资。在刚刚宣布融资 1.2 亿美元后，Etched 又发布了目前的最快的 AI 芯片 ——Etched chip。
AI应用和垂直场景，成为新共识。
国产大模型迎来“泼天富贵”？
被 OpenAI 的 Superalignment 研究团队解雇的 Leopold Aschenbrenner 最近发表了一篇关于人工智能的长篇大作，里面宣称根据他的曲线预测，人类到2027年就能实现通用人工智能。本文是对这一预测的讨论。
在这个信息爆炸的时代，随着数据量的激增，快速准确的数据处理能力变得至关重要，它直接影响到决策的质量、服务的响应速度以及新知识的创造。在数据库加速领域，国内的企业正在以硬实力开疆拓土。