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自从 Chatgpt 诞生以来，LLM（大语言模型）的参数量似乎就成为了各个公司的竞赛指标。GPT-1 参数量为 1.17 亿（1.17M），而它的第四代 GPT-4 参数量已经刷新到了 1.8 万亿（1800B）。
作为计算机视觉领域的开拓者，李飞飞在人工智能革命中扮演了重要角色。她的新回忆录《我所看到的世界》（The Worlds I See）详细讲述了她从学术到技术突破的旅程，以及如何在人工智能的最前沿找到自己的使命。
AI独角兽公司“月之暗面”，再一次被推上了风口浪尖。
MinMax海螺AI新模型，让2D角色动起来了！
OpenAI第二天的直播，揭示了强化微调的强大威力：强化微调后的o1-mini，竟然全面超越了地表最强基础模型o1。而被奥特曼称为「2024年我最大的惊喜」的技术，技术路线竟和来自字节跳动之前公开发表的强化微调研究思路相同。
那时GPT-2刚刚发布，我很清楚技术的发展轨迹，这样的模型表面上是互联网或网页的模型，但肯定会带来一些非常有趣的东西。于是我打电话给Nick和其他的朋友们，我说“我们应该弄清楚怎么打造这些东西”。
OpenAI“双12”刚进行到第二天，就把大模型圈搅得好不热闹！ 一边是Meta没预告就发布了Llama 3.3，70B版本就能实现以前405B的性能。
知识密集型工作也败了！大型语言模型在预测神经科学结果方面超越了人类专家，平均准确率达到81%，而人类专家仅为63%；模型通过整合大量文献数据，展现出了惊人的前瞻性预测能力，预示着未来科研工作中人机协作的巨大潜力。
最近，世界模型（World Models）似乎成为了 AI 领域最热门的研究方向。
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。