minimax则是以宠物店、兽医诊所或是专门的猫咪训练中心为蓝本，设置了整套规则，所以才会如此恰到好处，在minimax的眼中，从没将“学校”理解为人类学习的场所，而是现实中的猫咪训练中心类似的地方。智谱的GLM-4之所以像是模仿现实中的学校守则，是因为在它的认知里，猫咪学校本身是一个基于人类想象，体现人类对于宠物行为管理、教育理念的虚拟场景。所以大部分都是基于人类现有的规则而制订。通义千问虽然也

其展示的案例中，在Upwork（自由工作平台）上为Devin找了一个编程的私活，要求提供一份关于Github的视觉模型的配置和推理文件。，例如，开发人员将一篇博文发送给了Devin，使其学会了如何在模态上运行 ControlNet，并按照要求生成一些图像。接着，Devin在部署的时候遇到了问题，是一个关于Nvidia配置的事情，很快它便自行解决开始了模型微调工作。同时获得了2100万美元A轮融资。

经常投资的朋友了解，一般来说企业融资这个事，除非是有很多亲戚朋友，只有这种情况才会出现那种拖家带口的聚集大量个人投资者，否则前几轮很少会出现出现大量的投资者。但是机器人不一样，双足的平衡感很难把控，那就不用双足，改用三足、四足、八足、轮子、履带，再不平衡干脆就给他拿螺丝钉按在地上。不过一个神奇的事情是，这家仅仅经过三轮融资的公司，它的投资者竟然足足有28个。Figure 01的技术优点在于，它理解

（对，就是传闻中GPT-4的同款方案。并且由于是稀疏模型，处理每个token仅用了12.9B参数就做到了这般成绩，其推理速度和成本也与12.9B的密集模型相当。消息一出，再次在社交媒体上掀起讨论热潮。OpenAI创始成员Andrej Karpathy第一时间赶到现场整理起了笔记，还高亮出了重点：这家“欧版OpenAI”透露出的最强模型，还只是“中杯”。p.s. Mixtral 8×7B甚至只是小杯

在对模型能力的考验上，很难说后者就弱于前者。但必须强调的是，付尧对于RAG的判断和解释弱化了在成本和响应速度上的考虑，原因或许是他正在为谷歌工作，而这两点仍然是让在当下RAG具备高价值的决定性因素。例如，想象一个处理案例的层，其输入是相关的法律文件，或者一个学习机器学习的学生，其输入是三本机器学习书籍——感觉不像1B那么长，对吗？这被Sora暂时掩盖住的一次尝试或许在未来会作为生成式AI上的一个重

而2024年初至今，英伟达还发布了一款基于NVIDIA Thor片上系统的新型人形机器人计算机，以及适用于NVIDIA Isaac机器人平台的新工具，包括用于机器人学习的Isaac Lab和用于混合云工作流程编排的NVIDIA OSMO，这些工具包括：在GR00T项目和机器人基础模型的开发中发挥了重要作用。这个层次将模型开发者、平台提供商和企业的AI生态系统连接起来，提供了一个标准化的路径来运行为

当OpenAI和马斯克连日互杠、Google因文化偏见麻烦缠身、号称抢走GPT-4王位的Claude 3全力瞄准企业级部署的时候，在另一个角落，致力于「为每个人开发服务型AI」的人工智能初创公司Inflection AI，悄悄更新了他们的聊天机器人Pi，以及为之提供支持的新一代大模型Inflection-2.5。而刚发布的Inflection-2.5，仅使用了GPT-4训练FLOPs的40%，就在

前不久OpenAI最大竞争对手之一Anthropic，发布了Claude 3模型，其Opus版本在在研究生水平专家推理、基础数学、本科水平专家知识、代码等10个关键维度，超过OpenAI的GPT-4。当我第一次看到Sora生成的视频时，便感叹，视频中的物体会出现遮挡很快又分开了，这是一种对物理世界的理解。在这1小时55分钟的访谈中，Altman回应了GPT-5何时发布，7万亿美元造芯片，引发其被罢

很可惜的是，根据Sevice Now的研究员Harm de Vries的技术博客分析，现在模型训练用的主要素材之一公开可用的互联网抓取数据集CommonCrawl中，95%以上的语料数据文件的token数少于2k，并且实际上其中绝大多数的区间在1k以下。但是似乎有一点是行业内的共识，属于AI时代的产品，一定是“去掉AI就不成立”的产品。最近，微软的研究人员还发明了一种新的方法，叫做LongRoPE

与传统的PPT制作方式不同，ChatGPT通过与你进行对话，理解你的需求和要点，并据此生成适合的幻灯片内容。它能够帮助你节省时间和精力，让你更专注于内容的质量和表达的效果。的方法，它能够帮助你一键生成PPT内容和漂亮的PPT文档，无需繁琐的设计和排版，只需要与ChatGPT交流，你就能轻松拥有一份令人赞叹的演示文稿。一个基于OpenAI的GPT-3.5版本的平台，它提供专业、高速、稳定的文案生成与