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6月，IEEE刊登了一篇对ChatGPT代码生成任务进行系统评估的论文，数据集就是程序员们最爱的LeetCode题库。研究揭示了LLM在代码任务中出现的潜在问题和能力局限，让我们能够对模型做出进一步改进，并逐渐了解使用ChatGPT写代码的最佳姿势。
市值140亿美元的初创公司Scale AI正在招聘博士训练LLM，用人成本的升高让该公司的毛利率在2023年有所下降，但创始人Alexandr Wang预计今年营收将增加两倍，突破十亿美元。
大模型产业发展，需要可信中立的数据深加工平台，如何填补空白？
只要10k数据，就能让大模型的数学成绩增长5.6%。
最近，一个对标 GPT-4o 的开源实时语音多模态模型火了。
有多少智能，就有多少人工
在信息爆炸的时代，随着个人存储需求的激增和变化，以及个体对数据隐私和安全性的日益重视，外加AI的技术加持，一种大家也许并不熟知的存储解决方案——NAS迎来了发展机遇。
马斯克连回两条推文为xAI造势，宣布8月发布Grok 2，年底将推出在10万张H100上训练的Grok 3，芯片加持创新数据训练，打造对标GPT的新一代大语言模型。
苍蝇再小也是肉，聚沙成塔。
当前大语言模型（LLM）的评估方法受到数据污染问题的影响，导致评估结果被高估，无法准确反映模型的真实能力。北京大学等提出的KIEval框架，通过知识基础的交互式评估，克服了数据污染的影响，更全面地评估了模型在知识理解和应用方面的能力。