事情总是这样：压力初露端倪，暗自考虑改变。压力高能爆表，立马做出改变。我们从一家叫做Databricks的美国知名公司聊起。这家Databricks公司很有创新基因。其创始人阿里·戈西（Ali Ghodsi）作为“2022年福布斯全球亿万富豪榜”排名第1645位的瑞典富豪，不缺钱，也舍得为公司花钱。他多次公开表示，不会考虑降低研发投入。此前（距大模型问世还有几年时间），Databricks就具备一

百度技术沙龙邀请百度MTC高级产品经理张晓晓、百度MTC首席测试云解决方案专家李明、百度高级测试开发工程师洪志远、大数据部高级产品经理夏艾萱、大数据部高级产品经理梁殊疑五...

2024年8月19日那天，“星火极速超拟人”开放内测体验，我的“后援”群里有位专家，短平快点评了一句：“真不错，首个”。果然，还是CTO级别的技术大牛反射弧短。我没看透，人家结论都出来了。定定神，还有两点值得高兴高兴：第一，基础模型日趋同质化，没有新变量，可能要进入瓶颈；多模态的“多”字，能带来新机会；第二， 不是照猫画虎式的创新，GPT-4o从来没有公布实现方法，仅仅展示了成果。这意味，想实现，

亲爱的数据：谭婧（一）观点争锋大模型的故事里，或许会有句话：技术路线错误意味着死亡，在错误的道路上，跑越快，死越快。如果你不信，我们一起算笔账，头部大模型公司，每月算力支出是多少？如果没有数据中心的话，每月千万人民币级别算力支出。不能说得再细了。竞争到了这个阶段，犯大错意味着什么？选择技术路线，就是选择生或死。这些性命攸关的系统性选择，不止做一次，选不选，什么时候选，选哪种。反正OpenAI（OA

原创：亲爱的数据泼天的流量，说来就来。Sora刚公布，热度贼高，原本有固定数量的 GPU 用于服务现有的模型任务，结果需要紧急拉更多的GPU去服务Sora，有员工在推特上的说法是，configrationchange（配置更改），也有的网友说是负载均衡出了问题。OpenAl宕机当时，巧了，我正在美国湾区一家AI科技公司访问，大家立刻“围炉”讨论了一把。湾区就是这样，到处都是志同道合，对AI求知若.

你用 Telegram 给它发消息，它就能控制你的 Mac，帮你查资料，给你发送晨间简报，还能记住所有事情。他们看到的是“真正好用的 AI 助手”，却没有仔细考虑将自己生活的根权限交给一个 LLM（智能助手）会带来怎样的后果。模型无法像你我一样区分“待分析的内容”和“待执行的指令”。它只绑定你的手机号码。Clawdbot 文档推荐 Opus 4.5，部分原因是“更好的提示注入抵抗能力”，这表明维护

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图文原创：亲爱的数据最前沿的芯片，没有教材，再叠加大语言模型（LLM）这一轮在芯片上的新需求。谭老师我写芯片，想给每篇文章前面加一个修饰词，《作者直到最近才费劲弄清楚的……》1.是时候发力AI推理了，吴恩达都说需求远超想象2.AI推理红海战：百万Token一元钱，低价背后藏何种猫腻？3.质疑美国芯片Etched：AI领域最大赌注的尽头是散热？做科技博主的好处，可以抓大佬，求教，研讨，审稿。一路上有

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作者：谭婧（一）指令数据，了解一下先聊一件圈内趣事：2023年初，大约在1月到2月份前后，百度公司如流工作卡上有一个任务，让百度员工打开脑洞，写“问答对”。一问一答都让员工设计。如流是百度员工内部通讯，相当于企业微信。我推测此举很可能是在充实其“指令数据集”。百度的做法是非常科学的指令数据集构造方法。指令数据（Instruct data）是一种用于训练大模型的数据类型。通常以有问有答的形式呈现。在