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昨天，我们报道了一个行业猜想，说是 OpenAI 和 Anthropic 等前沿大模型公司可能已经训练出了下一代大模型，但由于它们的使用成本过高，所以短时间内根本不会被放出来。
对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
前两天，在游戏论坛闲逛时，看见一个帖子说《逆水寒》手游更新了。这个 AI 浓度超高的游戏最近多了几位各有特色的「AI 娘」，还多了一种名叫「AI 大模型竞技场」的新玩法。
最近几个月，从各路媒体、AI 社区到广大网民都在关注 OpenAI 下一代大模型「GPT-5」的进展。
“3D大模型终于可以生成锐利的边角了！” “在钻研了一阵3D人工智能后，我总算通过Hyper3D.ai用上了Rodin1.5，它真的可能改变游戏规则。”
一文读懂数据标注及最佳实践
“3D大模型终于可以生成锐利的边角了！”
先说结论： 多数模型，是色盲
大模型低精度训练和推理是大模型领域中的重要研究方向，旨在通过降低模型精度来减少计算和存储成本，同时保持模型的性能。因为在大模型研发成本降低上的巨大价值而受到行业广泛关注 。
虽然大模型取得突破性进展，但其在多语言场景下仍具有局限性，存在很大的改善空间。