在现实世界的机器学习应用中，随时间变化的分布偏移是常见的问题。这种情况被构建为时变域泛化（EDG），目标是通过学习跨领域的潜在演变模式，并利用这些模式，使模型能够在时间变化系统中对未见目标域进行良好的泛化。然而，由于 EDG 数据集中时间戳的数量有限，现有方法在捕获演变动态和避免对稀疏时间戳的过拟合方面遇到了挑战，这限制了它们对新任务的泛化和适应性。
Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能。
马斯克禁用苹果设备是出于数据安全考虑，其实背后依旧暗藏着马斯克和OpenAI的纷争
「原来以为语料已经匮乏了，大模型训练已经没有语料了，实际上不是的，数据还远远没有跑光」。
AI写了这么多代码，你还应该学习计算机科学吗？新的数据表明，学生们仍然成群结队地在大学里选修计算机：加州大学伯克利分校（UCB）计算机科学专业的一年级申请人数猛增48%！UCB教授分析，AI还没有学会创新，人类软件开发者可以利用AI提质增效。
微软Build大会前脚刚放出一箩筐生产力革命最新进展：自定义Copilot、Team Copilot、Copilot扩展……
眼见自己的对手结成同盟后，马斯克如果还能稳坐钓鱼台才怪了。
训练数据的数量和质量，对LLM性能的重要性已经是不言自明的事实。然而，Epoch AI近期的一篇论文却给正在疯狂扩展的AI模型们泼了冷水，他们预测，互联网上可用的人类文本数据将在四年后，即2028年耗尽。
刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕！
性能超越 Llama-3，主要用于合成数据。
