杀疯了！一夜之间，全球最强端侧多模态模型再次刷新，仅用8B参数，击败了多模态巨无霸Gemini Pro、GPT-4V。而且，其OCR长难图识别刷新SOTA，图像编码速度暴涨150倍。这是国产头部大模型公司献给开发者们最浪漫的520礼物。
Llama 3开源后，聊天机器人Meta AI也宣布使用新模型作为基座，在Meta旗下的各种软件（Meta.ai、Instagram、Facebook、WhatsApp）中都可以进行免费体验。
基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 使得大语言模型的输出能够更加符合人类的目标、期望与需求，是提升许多闭源语言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表现的核心方法之一。
70B模型，秒出1000token，换算成字符接近4000！
Llama 3首发阵容里没有的120B型号竟意外“曝光”，而且十分能打？！
猛然间，大模型圈掀起一股“降价风潮”。
众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
大模型回答如何更可靠？MIT研究团队设计出「共识博弈」，将数学家常用的博弈论引入LLM改进中。没想到，LLaMA-7B的表现，击败了LLaMA-65B，甚至与PaLM-540B相媲美。
微软&清华最新研究，打破GPT系列开创的Decoder-Only架构——
在发布一周年之际，阿里云通义千问大模型在闭源和开源领域都交上了一份满意的答卷。 国内的开发者们或许没有想到，有朝一日，他们开发的 AI 大模型会像出海的网文、短剧一样，让世界各地的网友坐等更新。甚至，来自韩国的网友已经开始反思：为什么我们就没有这样的模型？
