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拾象科技及其公众号「海外独角兽」一直关注海外大模型产品的技术和商业进展，近日，拾象科技 CEO 李广密和商业作者张小珺一起讨论了 2023 年全球大模型竞赛，以及接下来大模型格局会如何演进、GPT-4 的超越难度、以及需要解决的关键问题等。
谷歌放出的Gemini，在对标GPT的道路上似乎一直处于劣势，Gemini真的比GPT-4弱吗？最近，斯坦福和Meta的学者发文为Gemini正名。
大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。
最近由UCSC的研究人员发表论文，证明大模型的零样本或者少样本能力，几乎都是来源于对于训练数据的记忆。
所谓灾难性遗忘，就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后，在原始任务上的表现崩溃式的降低。
前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
文明模拟器第二弹来了！在全面升级的GPT-4的带动下，我们将「看到」过去，更加沉浸式地体验过去的历史。
混合专家模型（MoE）成为最近关注的热点。
在2023年的科技版图上，生成式AI无疑标志着一个重要的转折点。它的发展不仅引起了业界广泛的关注，也对全球经济、社会结构乃至我们对未来的预期产生了深远的影响。
今天，纽约时报对OpenAI和微软正式提起诉讼，指控其未经授权就使用纽约时报内容训练人工智能模型。此案可能是人工智能使用知识版权纠纷的分水岭。