大模型进入千万上下文时代，意味着什么？
大模型进入千万上下文时代，意味着什么？今天在各大信息渠道看到 Llama4 发布的消息，一上来就放出三个模型，具体能力这里就不在赘述，相信大家已经多少看到不少介绍了。
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6714 点击 2025-04-07 09:51
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今天在各大信息渠道看到 Llama4 发布的消息，一上来就放出三个模型，具体能力这里就不在赘述，相信大家已经多少看到不少介绍了。
Llama 4家族周末突袭，实属意外。这场AI领域的「闪电战」不仅带来了两款全新架构的开源模型，更揭示了一个惊人事实：苹果Mac设备或将成为部署大型AI模型的「性价比之王」。
根据去年2024年7月28日Meta公司在训练大模型（Llama 3）时使用“16384 个 英伟达H100 GPU 集群”的经验，该显卡在高负载、大规模集群运行环境下容易出现以下故障点：
近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。
推荐大模型也可生成式，并且首次在国产昇腾NPU上成功部署！
最新研究发现，LLM在面对人格测试时，会像人一样「塑造形象」，提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向，可能导致错误的回复，需要引起警惕。
大模型虽然推理能力增强，却常常「想太多」，回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念，探究了如何帮助LLM告别「过度思考」，提升推理效率。
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在推理任务上表现惊艳。
AI 可能「借鉴」了什么参考内容，但压根不提。