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是时候把数据Scale Down了！Llama 3揭示了这个可怕的事实：数据量从2T增加到15T，就能大力出奇迹，所以要想要有GPT-3到GPT-4的提升，下一代模型至少还要150T的数据。好在，最近有团队从CommonCrawl里洗出了240T数据——现在数据已经不缺了，但你有卡吗？
6月中旬，Iambic Therapeutics宣布完成超额认购的5000万美元B轮融资，由新投资者 Mubadala Capital 和 Exor Ventures 领投，卡塔尔投资局 (QIA) 以及老股东Abingworth、Illumina Ventures、Nexus Venture Partners、Coatue 和 Tao Capital Partners 参投。
纽约大学计算机科学助理教授、图灵奖得主Yann LeCun的学生Alfredo Canziani开新课了！
在英伟达市值猛涨、各家科技巨头囤芯片的热潮中，我们往往会忽视GPU芯片是如何转变为数据中心算力的。最近，一篇SemiAnalysis的技术文章就深入解读了10万卡H100集群的构建过程。
每个人都能拥有有检测AI造假的“照妖镜”了！
挖掘并建模多模态、多层次、多角度的AI合成线索。
瑞士领先的生物计算初创公司FinalSpark推出了首个在线平台Neuroplatform，使全球研究人员能够全天候访问16个人脑类器官，FinalSpark旨在开发世界上第一个生物处理器。这种生物处理器功耗比传统数字处理器低一百万倍，有可能减少计算机过度使用造成的环境影响。
在GPT-4发布后14.5个月里，LLM领域似乎已经没什么进步了？近日，马库斯的一句话引发了全网论战。大模型烧钱却不赚钱，搞AI的公司表示：难办！
现有多模态大模型在对齐不同模态时面临幻觉和细粒度感知不足等问题，传统偏好学习方法依赖可能不适配的外源数据，存在成本和质量问题。Calibrated Self-Rewarding（CSR）框架通过自我增强学习，利用模型自身输出构造更可靠的偏好数据，结合视觉约束提高学习效率和准确性。
继Sora官宣之后，多模态大模型在视频生成方面的应用简直就像井喷一样涌现出来，LUMA、Gen-3 Alpha等视频生成模型展现了极佳质量的艺术风格和视频场景的细节雕刻能力，文生视频、图生视频的新前沿不断被扩展令大家惊喜不已，抱有期待。