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Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」
一条磁力链，Mistral AI又来闷声不响搞事情。
昨天的谷歌Next大会可是太精彩了，谷歌一连放出不少炸弹。 - 升级「视频版」Imagen 2.0，下场AI视频模型大混战 - 发布时被Sora光环掩盖的Gemini 1.5 Pro，正式开放 - 首款Arm架构CPU发布，全面对垒微软/亚马逊/英伟达/英特尔
laude 3 具有非常大的内存（ 200k 上下文窗口）和很强的调用准确性，它的上下文能力也因此成为最受欢迎、应用最广的技能。我们介绍过如何利用这种能力，没时间收听播客也能获取核心内容。今天，我们再介绍一个新技能，帮助技术小白快速 get 最新、最前沿的科技成果
纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。
来自Meta、基于Llama2，可是开源界最先进的AI编程大模型之作
近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
这次，谷歌要凭「量」打败其他竞争对手。 当地时间本周二，谷歌在 Google’s Cloud Next 2024 上发布了一系列 AI 相关的模型更新和产品，包括 Gemini 1.5 Pro 首次提供了本地音频（语音）理解功能、代码生成新模型 CodeGemma、首款自研 Arm 处理器 Axion 等等。
最近，一款针对下一代的AI儿童绘画App热度很高，仅上线7天，在Product Hunt（产品猎手）上，被网友投票为2024年最佳儿童应用产品排名第六。