s=20我浏览了GitHub上最受欢迎的AI仓库,对它们进行了分类,并研究了它们的增长轨迹。以下是一些发现:GitHub上有845个具有至少500个星标的生成式AI仓库。它们由超过20,000名开发人员的贡献构建而成,提交了近100万次。我将AI技术栈分为四层:应用层、应用开发层、模型开发层和基础设施层。2023年,应用层和应用开发层的增长最为显著。基础设施层保持相对稳定。增长最快的类别包括AI界

来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。

来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。

来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。

在移动设备上运行 LLM？可能需要 Meta 的一些技巧。」刚刚，图灵奖得主 Yann LeCun 在个人社交平台表示。他所宣传的这项研究来自 Meta 最新论文《 MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases 》，在众多作者中也有我们熟悉的来自 Meta FAIR 田渊栋。