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从MIT辍学后，华裔少年Alexandr Wang开始建立自己的初创公司，从此开始走向人生巅峰。押对数据标注方向后，他在27岁时就成为了亿万富翁。The Information刚刚发了长文，爆料了Wang的公司崛起的内幕。
在这个信息爆炸的时代，随着数据量的激增，快速准确的数据处理能力变得至关重要，它直接影响到决策的质量、服务的响应速度以及新知识的创造。在数据库加速领域，国内的企业正在以硬实力开疆拓土。
当数据拥有者不想给、AI厂商偏偏又很想要的情况下，结果就这样了。
在这个数据为王的时代，数据是人工智能的三大支柱之一，其重要性不言而喻。最近，OpenAI 收购了数据库初创公司 Rockset，迅速引起了业内外的广泛关注。OpenAI 早已在算法和计算能力方面遥遥领先，通过这次战略性的收购，OpenAI 将在其产品中融合 Rockset 的先进数据索引和查询技术，帮助 OpenAI 将数据转化为 “可操作智能”。
在当今的多模态大模型的发展中，模型的性能和训练数据的质量关系十分紧密，可以说是 “数据赋予了模型的绝大多数能力”。
近日，LeCun和谢赛宁等大佬，共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型，同时全面开源了模型权重、代码、数据集，以及详细的指令微调和评估方法。
自从ChatGPT出现以来，所有人都认为，未来很多工作都会被AI取代。
1981年，对冲基金传奇人物雷·达利欧提出，若存在一台存储世上所有事实数据并运行完美程序的计算机，未来即可被准确预测。 尽管我们尚未达到这一水平，但技术进步迅猛，以ChatGPT为代表的大型语言模型，已展现出预测未来的潜力。
AI 和数据库真正的大一统时代要来了？
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？