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大模型中，线性层的低比特量化已经逐步落地。然而，对于注意力模块，目前几乎各个模型都还在用高精度（例如 FP16 或 FP32）的注意力运算进行训练和推理。并且，随着大型模型需要处理的序列长度不断增加，Attention（注意力运算）的时间开销逐渐成为主要开销。
提起特斯拉、字节跳动这样的科技大厂你首先想到的是什么？ 是马路上呼啸而过的新能源汽车？ 还是改变娱乐方式的先进算法？ 让所有人都没想到的是，这两家大厂最近“不务正业”般地把目光放在了“玩具”的身上。甚至还以此为蓝图，为我们盘开了一个千亿级的大市场。
o3在超难推理任务ARC-AGI上的成绩，属实给人类带来了不少震撼。 但有人专门研究了它不会做的题之后，有了更有趣的发现—— o3之所以不会做这些题，原因可能不是因为太难，而是题目的规模太大了。
如何将这个应用到你的实际营销中可能成效并不明显，但一个值得注意的变化是模型成本的贬值。你可能没有意识到，AI是有史以来折旧速度最快的技术。
在这个信息爆炸的时代，故事的讲述出现了前所未有的变革。人工智能（AI）的出现，不仅改变了故事的生产方式，更在根本上挑战着人类对认知、真相与现实的理解。当AI能够自主生成内容、塑造叙事，我们的个人认知和社会走向将何去何从？
在营销应用赛道也有类似Scaling Law的规则—— 当营销素材工业化生产的时候，不断提升生产效率，就能产生爆款。
大模型正在改变实时互动技术。
「今年过年，你总该见见大姨给你介绍的对象了吧？」
这个团队在六小虎里亮相最晚，但实力却丝毫不虚。
今天奶茶被气死了！呜呜呜，感觉 AI 真的不懂我！