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Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。
字节跳动以性价比策略切入市场，掀起价格竞争，但高性能模型仍保持付费门槛。B端市场对豆包视频大模型的接纳度有待观察，其商业变现与用户场景适配性成为主要考验。
要论最近最火的AI视频生成模型，无疑就属字节豆包了。
继OpenAI“草莓”之后，又有神秘模型蓝莓来“霸榜”。
人工智能是完全不同的。人们把它与以前的革命相提并论，但它是不同的，因为它是人类历史上第一个能够独立做出决定和创造新想法的技术。印刷机可以印刷我的书，但它不能写书。它只能复制我的想法。原子弹可以摧毁一座城市，但它不能自己决定轰炸哪座城市，也不能决定为什么要轰炸它。而人工智能可以做到这一点。
在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已经成为我们探索未知、解决问题的得力助手。但是，你在编写AI提示词时，是否觉得这个过程就像在“炼丹”，既神秘又难以掌握？别担心，自动提示工程（APE）来帮你了！
早早打出“All in AI”的百度，一直都是国内AI赛道的领跑者。
任何面向消费者的服务，都可能被颠覆 移动互联网等技术创新，让人们享受到了很多过去无法获得的高成本服务。比如，有了Uber，就相当于每个人都有了专职司机，随叫随到。类似的例子，还有在线教育、在线医疗等等。
中国AI公司更多以市场需求为导向，聚焦于实际应用，例如自动驾驶、机器人等具体领域。在融资、技术创新、原创算法等方面与全球领先企业仍存在一定差距。