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在这个风起云涌的 AI 时代，一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据，这些被视为 AI 领域的三大基石，正成为各大公司争夺的焦点。然而，在这场看似技术驱动的竞赛背后，低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。
中国领先的 Data Centric AI 赋能平台及解决方案服务商
在大模型落地应用的过程中，端侧 AI 是非常重要的一个方向。近日，斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了，受到了开发者社区的极大关注，模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行，在准确性和延迟方面超越了 GPT-4，并将上下文长度减少了 95%。此外，Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。
AI面试之“道高一尺，魔高一丈”
2024 年英伟达 GTC 大会上，创始人兼 CEO 黄仁勋以人形机器人压轴，并表示构建通用人形机器人的基本模型是今天能在 AI 领域解决的最令人兴奋的问题之一
AI对于如今游戏行业的最大帮助，可能就是产能提升。
大模型不看图，竟也能正确回答视觉问题？！中科大、香港中文大学、上海AI Lab的研究团队团队意外发现了这一离奇现象。他们首先看到像GPT-4V、GeminiPro、Qwen1.5-72B、Yi-VL-34B以及LLaVA-Next-34B等大模型，不管是闭源还是开源，语言模型还是多模态，竟然只根据在多模态基准MMMU测试中的问题和选项文本，就能获得不错的成绩。
关注 OpenAI核心创始成员Andrej Karpathy 深度分享AI大模型发展及Elon管理法则。近日，OpenAI核心创始成员Andrej Karpathy（已于24年2月离职）在红杉资本进行了一场精彩的分享。
全球每年有近 500 万人死于抗生素耐药性，因此迫切需要新的方法来对抗耐药菌株。AI 方法可以发现新的抗生素，但现有方法有明显的局限性。性质预测模型很难扩展到大型化学空间。直接设计分子的生成模型可以快速探索广阔的化学空间，但生成的分子难以合成。
AI 生成工具的偏见何时休？