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太好了！DeepSeek有App了，我们有救了！（doge） 现在，官方应用上线App Store，背后正是由此前火爆全网的“国产之光”DeepSeek V3模型提供支持。
谷歌推出的FACTS Grounding基准测试，能评估AI模型在特定上下文中生成准确文本的能力，有助于提升模型的可靠性；通过去除不满足用户需求的回复，确保了评分的准确性和模型排名的公正性。
新年新气象！谷歌内部AI人才来了个大迁移—— 统一归拢到DeepMind旗下，归诺奖得主哈萨比斯领导。
因为 V3 版本开源模型的发布，DeepSeek 又火了一把，而且这一次，是外网刷屏。 训练成本估计只有 Llama 3.1 405B 模型的 11 分之一，后者的效果还不如它。
年度盘点第二弹：关于DeepSeek。
智能体在模拟人类合作行为的捐赠者游戏中表现出不同策略，其中Claude 3.5智能体展现出更有效的合作和惩罚搭便车行为的能力，而Gemini 1.5 Flash和GPT-4o则表现得更自私，结果揭示了不同LLM智能体在合作任务中的道德和行为差异，对未来人机协同社会具有重要意义。
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）展现出了令人惊叹的能力，但在因果推理这一人类智能的核心能力上仍面临重大挑战。特别是在从相关性信息推断因果关系这一任务上，现有的大语言模型表现出明显的不足。
Argil采用SOTA deepfake模型的AI数字人技术，专为当今以视频为中心的环境而量身定制，旨在推广视频创作大众化，可满足创作者满足不断提高的质量标准的需求，而无需传统的时间和成本障碍。
DeepSeek-v3大模型横空出世，以1/11算力训练出超过Llama 3的开源模型，震撼了整个AI圈。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。