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近期，AI营销公司橙果视界（PhotoG母公司）宣布完成数千万元新一轮融资，由云天使基金领投，力合创投和金沙江联合资本跟投。本轮融资将用于进一步扩大行业数据规模，推进垂直行业后训练模型迭代，进一步加快全链路营销智能体在多行业的业务落地，持续探索能感知、决策、创造并执行的商业大脑。
近日，Anthropic更新了它的消费者条款，没想竟把网友惹怒了，有的还把以往的「旧账」都翻了出来。这次网友的反应为啥这么激烈？大家可能还记得在Claude上线之初，Anthropic就坚决表示不会拿用户数据来训练模型。这次变化不仅自己打脸，还把以往一些「背刺」用户的往事都抖搂出来了。
众所周知，大型语言模型的训练通常分为两个阶段。第一阶段是「预训练」，开发者利用大规模文本数据集训练模型，让它学会预测句子中的下一个词。第二阶段是「后训练」，旨在教会模型如何更好地理解和执行人类指令。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
在大模型狂飙的时代，AI 创业被裹挟进一种“技术正统性”的焦虑：要不要训练模型？有没有算力资源？底层自研是不是护城河？但 Yiran，一位本科学钢琴、靠一段自动发邮件脚本开启创业旅程的 00 后女性创业者，选择了另一种路径——她不训练模型，不押技术论文，而是把 AI 做成一个真正能“成事”的销售助理。
预训练模型能否作为探索新架构设计的“底座” ？ 最新答案是：yes！
近年来，众多原告——包括书籍、报纸、计算机代码和照片的出版商——起诉人工智能公司使用受版权保护的材料来训练模型。所有这些诉讼中的一个关键问题是，人工智能模型如何轻易地从原告的受版权保护的内容中逐字摘录。
近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM，以无需训练的即插即用加速方案，实现了推理速度的突破！通过创新的技术组合，在不依赖重新训练模型的前提下，该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据，解析其核心优势。
本文由匹兹堡大学智能系统实验室（Intelligent Systems Laboratory）的研究团队完成。第一作者为匹兹堡大学的一年级博士生薛琪耀。
一夜之间，老黄天塌了（doge）。