搜索
过去一年，我们不光看到科大讯飞、网易有道等老牌科技企业推出学习机、词典笔等传统教育硬件，并且还看到小度科技、猿辅导等「新势力」推出学习手机、墨水屏学习平板等新兴教育硬件产品。虽然这些产品的形态各异，但从功能维度来看，这些产品有很强的趋同性。
“AI会塑造现世的魔王，而被魔王上身的人自己也不知道”。陈伟星如是形容困在“信息茧房”中的人。
刚刚过去的2023年，被称作是人工智能时代AI元年。毋庸置疑，AI已经在一点点改变学习性质和教育模式。
从实际的历史融资数据反应来看，人工智能领域热度总体呈现出阶梯式下降趋势。AI赛道的融资情况相比其他赛道要好出不少，但融资总金额也呈现出明显下滑。
22倍加速还不够，再来提升46%，而且方法直接开源！这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
不久之前，《纽约时报》指控 OpenAI 涉嫌违规使用其内容用于人工智能开发的事件引起了社区极大的关注与讨论。
在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入，22.2 倍的推理速度提升。
机器人的ChatGPT时刻，真来了！初创公司Figure自家机器人看了10小时视频，学会了煮咖啡。另一边，东京大学GPT-4加持的Alter3机器人，能够模仿人类做出任何动作。而人类只需发出自然语言指令即可，完全不需要编程！
大模型推理再次跃升一个新台阶！最近，全新开源的国产SwiftInfer方案，不仅能让LLM处理无限流式输入，而且还将推理性能提升了46%。
我对AI的信心从来没像这一刻这么强。这不是激进，能和这篇文章要一起看的是《为什么说AI现在还不行》，看着有点矛盾，但其实是一个事情的正反两面，统一于尺度判断。