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奥特曼专访自曝OpenAI掌握AGI密钥，2025年降临！1人1万块GPU缔造十亿独角兽
在一项大胆的声明中，OpenAI的CEO乌尔特隆宣布公司正计划在2025年实现人工通用智能（AGI），这一重要声明表明人工智能能力将迎来重大飞跃。这次采访揭示了OpenAI对内部路线图的信心，他们不仅看好实现AGI，还预计在未来几千天内实现人工超智能（ASI）。CEO的乐观情绪延伸至整个科技行业，鼓励此时刻开展新的科技公司。OpenAI还准备推出一款新模型o1，具有增强的推理能力，尽管他们的下一代旗舰模型Orion可能不会有显著的性能提升。
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Qwen 2.5 Coder 7B在家中编码！它在性能上超越了其他OpenAI GPT-4 0613和开放的LLMs < 33B，包括BigCodeProject StartCoder、MistralAI Codestral或Deepseek，并且是以Apache 2.0协议发布的
在Jeremy Howard最近的一条推文中，他转发了@_philschmid发布的一条消息，宣布了GPT-4的令人印象深刻的编码能力，特别是Qwen 2.5 Coder 7B模型。这个模型被认为在表现上优于其他GPT-4版本，甚至超过了拥有少于33亿参数的开源语言模型，比如来自BigCodeProject的模型。这条推文的重要性在于GPT-4编码能力的进步，这对程序员和科技社区尤为重要。它表明GPT-4有可能通过使开发人员更高效地编写更好的代码来彻底改变编码实践。
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百度全新 AI 硬件 12 日发布；雷军证实 SU7 销量破两万；特斯拉推北京超级充电卡｜极客早知道
网易集团今日内部发布邮件通报，称公司严肃查处了两起舞弊贪腐违法案件；哪吒汽车内部一名中高层人士对蓝鲸新闻表示，内部确实在人员调整，原因主要是降本考虑；小度宣布将在 11 月 12 日举办的百度世界大会上发布「AI 新物种」
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阿里云【AI24小时】2024年11月8日
亚马逊计划向Anthropic投资数十亿美元，加强AI领域合作
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赛力斯选择蓝凌，用AI+知识管理助力汽车智能制造
赛力斯集团与蓝凌签约合作，共建集团级知识管理平台，以促进知识的有效流转和应用，帮助企业更好地赋能员工、提升组织能力。
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GitHub-SylphAI-Inc/LLM-工程师手册：大型语言模型资源的策划列表，涵盖模型训练、服务、微调和构建LLM应用程序。
GitHub上的"SylphAI-Inc/LLM-engineer-handbook"仓库是一个全面的资源，适用于对大型语言模型（LLMs）感兴趣的任何人。它作为一个精心策划的工具、框架和教程的集合，涵盖了LLMs的整个生命周期，从模型训练和微调到服务和应用构建。这个仓库特别引人注目的是其实用性方法，提供了各种库和平台，可以帮助工程师和开发人员高效地优化和部署LLM应用程序。通过社区的贡献和专注于人工智能和自然语言处理领域的最新进展，这本手册是在LLMs领域迅速发展的宝贵资产。
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汽车厂商“批量生产”大模型｜AI光年
这篇来自AI光年的文章讨论了汽车制造商在汽车行业中不断增长的大模型整合，重点放在智能驾驶舱和驾驶方面。文章揭示了尽管当前代币的使用率较低，但该行业正在大力投资于计算能力，并与技术供应商和云服务进行合作。文章暗示着这些大模型的成功实施仍处于起步阶段，但有潜力显著提升用户体验并提供竞争优势。这篇内容对于那些对人工智能和汽车行业交叉领域感兴趣的人来说尤为重要，因为它暗示了未来“杀手级应用”的出现以及在这一创新领域中持续争夺资源和人才的竞争。
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万字全文｜黄仁勋专访：像交付iPhone一样交付“开箱即用”的AI数据中心、租用AI芯片设计师为自己工作
在这次深入的采访中，NVIDIA首席执行官黄仁勋讨论了公司对AI数据中心的宏伟愿景，目标是在未来十年内每年将数据中心的计算性能翻一番或三番，同时降低成本和能耗。他们采用协同设计方法优化算法和架构，通过在不同的精度级别之间切换，并将网络作为计算结构的一部分进行整合。NVIDIA将数据中心视为计算的基本单元，并为其构建了全面的垂直整合解决方案。为训练构建的基础设施也适用于推理，大型模型用于训练和知识提炼，以产生针对特定任务的更小、更高效的模型。
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人工智能用于实时预测和操控聚变等离子体行为 - 等离子体控制组
普林斯顿大学等离子体控制组的内容深入探讨了机器学习（ML）在托卡马克中实时控制和预测聚变等离子体行为方面的尖端应用。它介绍了一种新颖的ML方法，用于多模式超分辨率，可以揭示诊断之间的隐藏相互关系，增强对复杂等离子体现象（如边缘局部模式ELMs）的理解。这一突破使得可以实验验证理论模型，并可能彻底改变未来聚变反应堆（包括ITER）的ELM抑制策略的发展。 此外，内容讨论了机器学习在托卡马克中实时剖面控制的应用，旨在通过执行器调整来简化实现所需等离子体状态的过程。它还强调了ML模型在检测和分类等离子体核心内
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rohanpaul_ai的这条推文指出，AI代理通过引导式探索和自我批评学习网页导航，表现优于人类。研究发现，传统的监督式预训练无法使自主代理在动态环境中做出复杂决策
在Rohan Paul最近的一条推文中，展示了人工智能技术的一个引人注目的发展。推文突出了人工智能代理现在通过引导探索和自我批评学习如何浏览网络，据称在这项任务中胜过人类。这一进步表明了人工智能在自主搜索和在线信息收集方面的显著进步，这可能对我们与互联网的互动方式产生深远影响。对于那些对人工智能能力的演进以及它们在特定领域超越人类技能的潜力感兴趣的人来说，这些内容绝对值得探讨。
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