LLM 规模扩展的一个根本性挑战是缺乏对涌现能力的理解。特别是，语言模型预训练损失是高度可预测的。然而，下游能力的可预测性要差得多，有时甚至会出现涌现跳跃（emergent jump），这使得预测未来模型的能力变得具有挑战性。
OpenAI的成长历程和竞争策略。
当前，生成式AI正席卷整个社会，大语言模型（LLMs）在文本（ChatGPT）和图像（DALL-E）生成方面取得了令人惊叹的成就，仅仅依赖零星几个提示词，它们就能生成超出预期的内容
又一科幻场景步入现实！GPT-4竟和多个AI模型私自串通一气，欲要形成垄断的资本寡头联合定价。在被哈佛PSU团队抓现行后，大模型拒不认账。未来某天，AI会不会真要失控？
代码模型可以自己进化，利用自身生成的数据来进行指令调优，效果超越GPT-4o直接蒸馏！
这是一个不容小觑的最新推理框架，它解耦了LLM的记忆与推理，用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
前段时间，笔者有幸参加了师兄主讲的《法律人如何使用AI系列讲座》第二期。讲座中提到，GPT不仅能够优化工作流程，还可以帮助没有任何编程经验的人编写代码。恰巧近期立案工作增加，需要逐一准备大量的立案材料（如所函、授权委托书、合同、介绍信等）。
在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
之前出了一些 Dify 的 基础教程，后台有小伙伴经常问三金：Dify 和 fastGPT 哪个好啊？我该用哪个呢？ 为了帮小伙伴解开这个疑惑，今儿三金就先带大家分别看下这两个产品 在知识库上的异同点 。废话不多说，开整！
生成式AI热潮第三年，消费级AI应用受关注。
