大模型竞赛的 2025,淘汰加速
大模型竞赛的 2025,淘汰加速在刚刚过去的 12 月,Google 的首席执行官 Sundar Pichai 在一场内部战略会上表示,「这将会是 2025 年的主题。」
搜索
在刚刚过去的 12 月,Google 的首席执行官 Sundar Pichai 在一场内部战略会上表示,「这将会是 2025 年的主题。」
2024 年初,我们明显感受到 GenAI(生成式人工智能)仍将是技术发展和风险投资的重点方向。在顶尖的 AI 实验室算力需求的推动下,模型层继续吸引了最多的资本投入。代码辅助、营销和客户支持等场景的落地正在加速,同时随着巨头们加入这场军备竞赛,全球资本支出也在增加。
Anthropic 的崛起是2024年全球 AI 产业最受瞩目的现象之一,它是 OpenAI 强有力的挑战者,令很多厌倦了 OpenAI 式虚张声势和夸大其词的 AI 研究者和开发者耳目一新。
海豚的口哨声、大象的隆隆声、鸟鸣声的颤音,都具有该物种用于传递信息的模式和结构。对于人类来说,这些微妙之处可能难以识别和理解,但寻找模式正是AI所擅长的领域。
大模型供需之间。
AI学校simahuapeng.ai重塑教育模式,提供名人互动学习。
要做大模型领域的安卓和Linux。
AI 需要的钱,可比造车要多多了。
时间序列数据,作为连续时间点的数据集合,广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源(电力、光伏等)等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化,预测未来趋势,从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储量将被全部利用完。