检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战
让模型具有更加广泛和通用的认知能力，是当前人工智能（AI）领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于 Scaling Law (尺度定律) 去构建更大、更深和更宽的神经网络提升模型的表现，可称之为 “基于外生复杂性” 的通用智能实现方法。然而，这一路径也面临着一些难以克服的困境，例如高昂的计算资源消耗和能源消耗，并且在可解释性方面存在不足。
非凡产研为大家整理编辑了近期微软CTO凯文·斯科特（Kevin Scott）接受红杉资本、Stratechery 采访回应关于大模型scaling laws、人工智能平台转变等焦点话题的精华内容。
“FLUX在线版”，新增一系列重磅功能！
近日，OpenAI现任董事会主席、AI初创公司Sierra创始人Bret Taylor做客播客节目Masters of Scale，与主持人Reid Hoffman就AI对商业社会的影响、创业经验以及科技公司的社会责任等话题展开讨论。
Cosine打造了一个自主AI工程师Genie，可以代码重构、搭建功能以及修复Bug。Cosine联合创始人兼CEO Alistair Pullen表示：“Genie一开始被训练成像人类软件工程师（SWE）一样思考和行动。
最近的论文表明，LLM等生成模型可以通过搜索来扩展，并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现，让参数量仅8B的Llama 3.1模型搜索100次，即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。
95后硅谷创业者关明皓用AI助求职者找到喜欢的工作。 •关明皓游历100多个国家，积累丰富国际经验 • Final Round AI上线6月达百万美金ARR，加入HF0孵化器 • 创造AI面试助手，提供实时转录和个性化辅助
AI应用，出海凶猛。
表情、手指、细节，堪比真人照片。
