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Llama 3.1又被提前泄露了！开发者社区再次陷入狂欢：最大模型是405B，8B和70B模型也同时升级，模型大小约820GB。基准测试结果惊人，磁力链全网疯转。
自从2007年MEMS（微机电系统，Micro-Electro-Mechanical System）麦克风和加速度传感器做到iPhone内，这个低调的工业品开始逐渐被人所熟知，成就了苹果、华为、三星、小米、OPPO等各种消费电子品牌。
让“老年痴呆”被更早发现的AI医疗，正重获资本青睐
不用H100，三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣，是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架，已经斩获了2.5k星标。
Scaling Law还没走到尽头，「小模型」逐渐成为科技巨头们的追赶趋势。Meta最近发布的MobileLLM系列，规模甚至降低到了1B以下，两个版本分别只有125M和350M参数，但却实现了比更大规模模型更优的性能。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
具身智能狂潮降临的一年多里，物理世界与信息的生产与交互方式发生着革命性变化。
东西方AI伴侣的差异化发展
针对视觉-语言预训练（Vision-Language Pretraining, VLP）模型的对抗攻击，现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性，但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成，存在代理模型过拟合的风险。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。