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简单性可以扩展：PyTorch的成功源于其对研究人员简单性的关注，这种关注随后流向了生产环境。在Fireworks，他们在幕后拥抱了巨大的复杂性，以提供一个简单的API给开发者。这种方法让客户能够专注于创新和产品设计，而不是纠结于技术复杂性。
随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降，对于个人或小型机构而言，预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例，其模型参数量与数据量并非十分庞大，基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
人类离电影《黑客帝国》的场景，似乎又近了一步。
5年，5000万个神经网络，这个世界从未被扫描过的角落，我们都能看到了。宝可梦GO团队，竟然抢先实现了李飞飞的「空间智能」？而「Pokémon Go」的玩家可能没想到，自己居然在训练着一个巨大的AI模型。
11月16日，陷入前投资人仲裁风波的主角杨植麟突然出现，并对外发布了一款数学模型。 杨植麟将自己的数学模型k0-math对标OpenAI o1系列，主打深入思考。
在2024年的AI领域，我们正在见证一个有趣的转折。 OpenAI的进展节奏明显放缓，GPT-5迟迟未能问世，“Scaling Law”成了天方夜谭，即便是年初震撼业界的视频生成模型Sora，也未能如期实现“全面开放”的承诺。
2024年世界互联网大会领先科技奖揭晓，文心智能体技术获奖！至此，百度大模型技术已连续两年获得该奖。
在数据分布持续变化的动态环境中，如何进行连续模型泛化？
在「全球最难LLM评测榜单」上，国产万亿参数模型杀入全球第五，拿下中国第一！国内明星初创阶跃星辰的这个自研模型太过亮眼，甚至引起了外国网友的热议。
近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！