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据彭博社报道，包括Coatue，Alkeon Capital Management和General Catalyst Partners在内的投资者已经投资了Figma，估值被认定为125亿美元（折合人民币910亿元），该交易被广泛认为是为IPO做准备。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
最近，Latent Space发布的播客节目中请来了Meta的AI科学家Thomas Scialom。他在节目中揭秘了Llama 3.1的一些研发思路，并透露了后续Llama 4的更新方向。
最近两款大型 AI 模型相继发布。
“大模型在硬件端最先落地的商业化场景将是儿童硬件。”
OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼称，向每个人发放基本收入是应对“人工智能将消除无数人类工作”这一理论必然性的“显而易见的结论”。这项具有里程碑意义的研究为“全民基本收入”的好处提供了更多数据，而“全民基本收入”是这位OpenAI 创始人为应对人工智能取代人类工作的未来而提出的解决方案。
Scale AI 的创始人 8 年前意识到，所有干 AI 的都认为数据至关重要，但没多少人把数据当成主业。
知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而，由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异，如何有效地将不同的知识图谱进行融合，以获得更加全面、丰富的知识体系，成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题，这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务所要解决的核心挑战。
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现，充分利用LLM的自回归特性，可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。