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To B是大廠的捷徑，To C是獨角獸的野心
今年的焦點從以往的技術參數競賽轉移到了實際應用和商業落地上。百度的李彥宏在會上提出了對To B場景的重視，而像月之暗面這樣的獨角獸企業則更專注于開拓C端市場。閱讀本文，我們將一起探索大模型技術如何在不同的領域內實現應用，并分析其對互聯網生態未來格局可能產生的深遠影響。
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超越Transformer和Mamba的新架構，剛剛誕生了。斯坦福UCSD等機構研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力機制，語言模型方法從此或將徹底改變。
對于 AI & AGI，我有 3 個問題
在人工智能領域，關于通用人工智能（AGI）的討論從未停歇。隨著技術的發展，我們不禁思考：AGI的實現是否需要經歷類似人類慢思考的認知過程？大模型的高級功能，如思維鏈（CoT）和反思機制，是否標志著慢思考的開始？AGI的發展是否需要一種社會達爾文主義的競爭機制來推動自我進化？這些問題觸及了人工智能發展的核心，本文將圍繞這三個問題展開討論，探討它們對AGI未來的影響。
大模型落地考，難點在哪里？
在2024年世界人工智能大會（WAIC）上，我們見證了大模型從技術探索到商業化落地的轉變。企業不再僅僅聚焦于模型的技術突破，而是更關注如何將這些強大的工具轉化為實際的商業價值。然而，在這一過程中，大模型的落地仍面臨著多方面的挑戰和難點。
人工智能大模型助力營銷效果評估的優化之道
本文介紹了如何使用人工智能大模型來優化營銷效果評估模型的準確性、泛化能力和穩定性，以提高數字化營銷的效率和效果。本文分別闡述了優化目標和優化方法的原理和步驟，并通過一個電商營銷案例展示了優化后的效果和改進。本文旨在為產品經理和運營人員提供一些實用的模型優化技巧和參考。
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大模型發展至今已經2年有余，不少公司喊著“超越ChatGPT”入場，但到現在也沒見超過多少。這篇文章，作者分享了自己觀察到的兩個確定和一個不確定，供大家參考。
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當前的大模型里，AI幻覺是非常難解決的一個問題。就像生病一樣，不同的模型表現有強有弱。這篇文章，作者對市面上的一些大模型進行了評測，看看他們各自的幻覺程度怎么樣。
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少即是多！10億參數「小巨人」擊敗ChatGPT
只有10億參數的xLAM-1B在特定任務中擊敗了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上個月剛發布的蘋果智能模型只有30億參數，就連奧特曼都表示，我們正處于大模型時代的末期。那么，小語言模型（SLM）會是AI的未來嗎？