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AGI明年降临？清华人大最新研究给狂热的AI世界泼了一盆冷水：人类距离真正的AGI，还有整整70年！若要实现「自主级智能，需要惊人的10²⁶参数，所需GPU总价竟是苹果市值的4×10⁷倍！
最近AI一直是很火的话题，Deepseek也是一夜爆火，但是实际使用下来发现Deepseek好像和其他大模型一样，并没有什么厉害之处，而且官网经常服务器繁忙。
CMU团队用LCPO训练了一个15亿参数的L1模型，结果令人震惊：在数学推理任务中，它比S1相对提升100%以上，在逻辑推理和MMLU等非训练任务上也能稳定发挥。更厉害的是，要求短推理时，甚至击败了GPT-4o——用的还是相同的token预算！
谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集，是此前类似数据集的10倍，创下新纪录！基于新数据集，发现预训练Scaling Law，虽然对模型性能提升不明显，但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋！
TimeDistill通过知识蒸馏，将复杂模型（如Transformer和CNN）的预测能力迁移到轻量级的MLP模型中，专注于提取多尺度和多周期模式，显著提升MLP的预测精度，同时保持高效计算能力，为时序预测提供了一种高效且精准的解决方案。
AI21Labs 近日发布了其最新的 Jamba1.6系列大型语言模型，这款模型被称为当前市场上最强大、最高效的长文本处理模型。与传统的 Transformer 模型相比，Jamba 模型在处理长上下文时展现出了更高的速度和质量，其推理速度比同类模型快了2.5倍，标志着一种新的技术突破。
一直以来，AI 领域的研究者都喜欢让模型去挑战那些人类热衷的经典游戏，以此来检验 AI 的「智能程度」。
随着大模型在长文本处理任务中的应用日益广泛，如何客观且精准地评估其长文本能力已成为一个亟待解决的问题。
半个月前，Anthropic 发布了其迄今为止最聪明的 AI 模型 —— Claude 3.7 Sonnet。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。