在 AI 迅速发展的今天，越来越多的公司开始大规模接入 LLM API。开发者通常关注的是每百万 Token 的标准价格，“$5/1M，看起来不错”。然而，真正的挑战在于，看似便宜的 API ...

在大语言模型（LLM）落地应用中，推理速度始终是制约效率的核心瓶颈。传统自回归（AR）解码虽能保证生成质量，却需逐 token 串行计算，速度极为缓慢；扩散型 LLM（dLLMs）虽支持并行解码，却面临训练成本高昂、质量下降及 KV ...

GRPO（baseline，蓝色）与 BAPO（红色）训练比较。BAPO通过动态提高clip上下界，有效提高了正样本在训练中的影响，降低了模型entropy衰减速度、提高了训练阶段的奖励，同时，缓解了梯度过大的情况。（来源：BAPO论文） ...

专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！数据质量决定了模型智能的上限，而DataFlow将数据准备从手工作坊升级为了自动化工 ...

如果是别人写年终总结，你可能只会扫一眼开头和结尾，觉得没啥意思就划走了。 但，这是 Andrej Karpathy。 他是 OpenAI 的创始成员，前特斯拉的 AI 总监。 曾亲手打造了特斯拉的自动驾驶系统，是全球公认的顶尖 AI 大神。 他还是一名无私的超级导师，因为他擅长把最深奥的 AI 技术，讲得通俗易懂。 并免费在网上教普通人写代码，被无数 AI ...

刚刚，OpenAI最强劲敌Anthropic被曝年化收益已达45亿美元，晋级为史上增长最快的软件公司。 在LLM API赛道上，Anthropic成功登顶，而OpenAI在AI编程上更是落荒而逃，市场份额只有Anthropic一半！

对于许多资深网络用户来说，1996年上映的篮球动画电影《怪物奇兵》（Space Jam）不仅是童年回忆，其至今仍保留着当年面貌的官方网站，更是网络发展史上的活化石。

BitNet b1.58 2B4T，单CPU就能跑，性能与同规模全精度开源模型相当。 它采用三进制{-1, 0, 1}存储权重，相较于传统的16位浮点数可大幅降低显存需求。 只需0.4GB内存即可运行。 基于4T token语料训练，BitNet b1.58 2B4T在保持性能的同时，计算效率突出。 单个CPU即可达到 ...

负责Gemini项目的谷歌高管Demis Hassabis曾在最近的全公司会议上告诉员工，Gemini会在今年晚些时候推出。 1998年，还是斯坦福大学博士生的谢尔盖·布林和拉里·佩奇在研究网络搜索，基于这项研究，他们一起创立了谷歌。

大型语言模型（LLM）的评估就像给学生考试打分一样，是决定AI系统好坏的关键环节。现在大多数公司都在用一种看似聪明实则问题重重的方法：让一个便宜的AI来给另一个AI打分，然后根据这个分数来判断模型的优劣。这就好比让一个从未学过数学的人来批改数学试卷， ...

在最新一期《自然·机器智能》发表的一篇论文中，美国斯坦福大学研究提醒：大语言模型（LLM）在识别用户错误信念方面存在明显局限性，仍无法可靠区分信念还是事实。研究表明，当用户的个人信念与客观事实发生冲突时，LLM往往难以可靠地作出准确判断。

IT之家 7 月 25 日消息，IT之家从上海市第六人民医院官方公众号获悉，上海交通大学医学院附属第六人民医院贾伟平教授和李华婷教授团队与上海交通大学电院计算机系 / 教育部人工智能重点实验室盛斌教授团队，携手清华大学黄天荫教授团队与新加坡国立大学 ...