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。
北大等出品，首个多模态版o1开源模型来了—— 代号LLaVA-o1，基于Llama-3.2-Vision模型打造，超越传统思维链提示，实现自主“慢思考”推理。 在多模态推理基准测试中，LLaVA-o1超越其基础模型8.9%，并在性能上超越了一众开闭源模型。
与最先进的开源方法甚至闭源模型 GPT-4o 相比，MMedAgent 在各种医疗任务中实现了卓越的性能。此外，MMedAgent 在更新和集成新医疗工具方面表现出效率。
腾讯 AI Lab 联合中科大发布了一份针对类 SORA 视频生成模型的测评报告，重点聚焦目前最前沿的类 SORA DiT 架构的高质量视频生成闭源模型
Llama3.1系列模型的开源，真让大模型格局大震，指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5，让开源追赶闭源成为现实。
在人工智能迅猛发展的今天，我们不断探索着机器的智能化，但却往往忽视了这些智能体如何深层地理解我们 —— 它们的创造者。
LLaMA3-405B的模型效果已经赶上目前最好的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5，这可能是未来大模型开源与闭源的拐点，这里就LLaMA3的模型结构、训练过程与未来影响等方面说说我的看法。
大模型格局，再次一夜变天。Llama 3.1 405B重磅登场，在多项测试中一举超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。史上首次，开源模型击败当今最强闭源模型。小扎大胆豪言：开源AI必将胜出，就如Linux最终取得了胜利。
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
大模型权威测试，翻车了？！ HuggingFace都在用的MMLU-PRO，被扒出评测方法更偏向闭源模型，被网友直接在GitHub Issue提出质疑。
