在我们去年 AI Scaling Laws article from late last year中，我们探讨了多层 AI 扩展定律如何持续推动 AI 行业向前发展，使得模型能力的增长速度超过了摩尔定律，并且单位 token 成本也相应地迅速降低。
E2B 的愿景很大，CEO 的目标是成为 AI Agent 时代的 AWS，成为一个自动化的 infra 平台，未来可以提供 GPU 支持，满足更复杂的数据分析、小模型训练、游戏生成等需求，并可以托管 agent 构建的应用，覆盖 agent 从开发到部署的完整生命周期。
红杉资本预计AI市场规模将远超当前约4000亿美元的云计算市场，在未来10-20年内达到难以估量的体量。初创企业需聚焦应用层，深耕垂直领域，提供端到端解决方案。AWS研究显示，全球企业正加速拥抱生成式AI，首席AI官（CAIO）职位将成为企业标配。
研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优，训练效率更高。混合专家（MoE）技术让模型动态适应不同模态，显著提升性能，堪称多模态模型的秘密武器。
最近一段时间，各家新势力都在角力部署端到端的智能驾驶系统。
让大模型进入多模态模式，从而能够有效感知世界，是最近 AI 领域里人们一直的探索目标。
自主通才科学家的 5 个层级。
据路透社消息，亚马逊已在 AWS 内部组建了一个新团队，专门致力于开发 AI Agent，旨在帮助人们自动化生活中的部分事务。
本文是对亚马逊AWS研究团队最新发表的APO（自动提示词优化）技术综述的深度解读。该研究由Kiran Ramnath、Kang Zhou等21位来自AWS的资深研究者共同完成，团队成员来自不同技术背景，涵盖了机器学习、自然语言处理、系统优化等多个专业领域。
蒸馏模型的性能可以量化估算了。
