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7月25日，非凡产研举办的《金融科技新动力：AI在金融创新与服务中的应用》主题活动在上海圆满落幕。 活动特别邀请到了三位AI+金融领域的资深专家深擎科技创始人&CEO 柴志伟、澜码科技创始人兼CEO 周健、甜新科技合伙人 郭尔东分别进行了专题分享，跟参会嘉宾进行了答疑互动。
不同类型的数据配比如何配置:先通过小规模实验确定最优配比，然后将其应用到大模型的训练中。 Token配比结论：通用知识50%；数学与逻辑25%；代码17%；多语言8%。
硅谷科技巨头的财报陆续发布，有的股票涨了，有的跌了。 不过不重要，我们关注的是，这些在 AI 上投入了巨资的巨头们，到底，谁在 AI 上挣到钱了？
值不值另外一说，但必须要说，这一代 AI PC 是真的不便宜。 不同于非 AI PC 在 4000 元以下还能找到机械革命无界 14X 这样产品力相当不错的 PC 产品，新一代 AI PC 好像直接就放弃了入门级市场，起步就是 5999 元的宏碁非凡 Go Pro AI —— 搭载高通骁龙 X Elite。
家处某二线城市的明明，在当地一所普通高校就读，还有一年就要大学毕业的他，害怕毕业后不好找工作，最近花了2万多元在当地培训机构报名了“AI训练师”的课程。 AI训练师指“使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员”，可以简单理解为，所有与AI训练相关的职业，这一职业，在2020年被纳入国家职业分类目录。
换了发型的扎克伯格越来越不像机器人了。 这是网友们对扎克伯格最近形象转变的普遍评价，但看顺眼的网友更多是对他旗下 Meta 公司的认可。 时间往回倒退 3 年，当时的「Facebook」或许还指望着改名转运。
马斯克的 xAI 可能会买下 Character AI（信息来源权威爆料媒体 The Information，马斯克随后否认），前者估值 240 亿美元，刚完成 60 亿美元的 B 轮融资，全球仅次于 OpenAI 的超级 AI 独角兽。
数值天气预报是现在，AI 天气预报会是未来吗？
网友：学术圈该有的样子！ 现在，arXiv的每篇论文，都能直接提问讨论了！ 只需把URL中的arXiv替换成AlphaXiv，就能对任意一篇论文发布提问或讨论。
在商业化的道路上，AI模型的能力要进入具体场景才能产生巨大价值。Vanta就是一家在这个方面做的很好的公司。
随着竞争压力加大，开发AI模型成本上升，越来越多的AI初创公司考虑对外出售。
Transformer大模型尺寸变化，正在重走CNN的老路！
99美元（约710人民币），就能和AI“交个朋友”？
是时候用CPU通用服务器跑千亿参数大模型了！
为了解决这个问题，一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据，来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而，这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下，如何持续迭代模型的能力，成为了亟待解决的问题。
大厂AI竞赛
有 AI 在的科技圈，似乎没有中场休息。除了大模型发布不断，各家科技大厂也在寻找着第一个「杀手级」AI 应用的落脚之地。
效率革命，骚扰更便捷？
开放域检测领域，迎来新进展——
上线仅仅一天，GPT-4o的高级语音功能（Advanced Voice Mode）简直要被玩疯了。无数网友脑洞大开的疯狂测试，GPT-4o这边呢，不仅各种奇葩任务全盘接收，表现好到更是让不少人连连惊呼“Blow my mind”。
今年 6 月底，谷歌开源了 9B、27B 版 Gemma 2 模型系列，并且自亮相以来，27B 版本迅速成为了大模型竞技场 LMSYS Chatbot Arena 中排名最高的开放模型之一，在真实对话任务中比其两倍规模以上的模型表现还要好。
千亿参数规模的大模型推理，服务器仅用4颗CPU就能实现！
谷歌DeepMind的小模型核弹来了，Gemma 2 2B直接击败了参数大几个数量级的GPT-3.5和Mixtral 8x7B！而同时发布的Gemma Scope，如显微镜一般打破LLM黑箱，让我们看清Gemma 2是如何决策的。
多模态对比学习（如CLIP）通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习，在零样本分类方面取得了显著进展。 然而，这种依赖带来了隐私风险，因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练，其中可能包括个人和隐私敏感信息。
下个月，美国政府或将出台新规，加大对中国芯片企业获取半导体制造设备渠道的限制
英伟达股价这周又坐上了过山车。 截至周三收盘，英伟达股价大涨13％，市值暴增3290亿美元，再次刷新过去几个月自己创下的单日纪录。
“让每个人都能站在人工智能的肩膀上。”
直观、多模态、精准控制，三位一体实现视频精细化处理。
指望这一样批人老老实实给自己的作品打上标签，或许并不现实。
天下人苦PPT久矣。
