GPT-4o mini头把交椅还未坐热，Mistral AI联手英伟达发布12B参数小模型Mistral Nemo，性能赶超Gemma 2 9B和Llama 3 8B。
假如你有闲置的设备，或许可以试一试。
研究者表示，如果 Sytem 2 蒸馏可以成为未来持续学习 AI 系统的重要特征，则可以进一步提升 System 2 表现不那么好的推理任务的性能。
全球首个芯片设计开源大模型SemiKong正式发布，基于Llama 3微调而来，性能超越通用大模型。未来5年，SemiKong或将重塑价值5000亿美元的半导体行业。
来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。
导读：时隔4个月上新的Gemma 2模型在LMSYS Chatbot Arena的排行上，以27B的参数击败了许多更大规模的模型，甚至超过了70B的Llama-3-Instruct，成为开源模型的性能第一！
可在单张A100/H100 GPU或TPU主机上高效运行全精度推理。
如何无痛玩转Llama 3，这个手把手教程一看就会！80亿参数推理单卡半分钟速成，微调700亿参数仅用4卡近半小时训完，还有100元代金券免费薅。
史上最快Transformer芯片诞生了！用Sohu跑Llama 70B，推理性能已超B200十倍，超H100二十倍！刚刚，几位00后小哥从哈佛辍学后成立的公司Etached，宣布再融资1.2亿美元。
是时候把数据Scale Down了！Llama 3揭示了这个可怕的事实：数据量从2T增加到15T，就能大力出奇迹，所以要想要有GPT-3到GPT-4的提升，下一代模型至少还要150T的数据。好在，最近有团队从CommonCrawl里洗出了240T数据——现在数据已经不缺了，但你有卡吗？
