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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。
"机器究竟还需要多长时间，才能真正具备人类大脑的认知能力？"这个困扰人工智能领域数十年的根本性问题，在2024年末再次成为全球科技界的焦点。
继电动车、消费品之后，中国团队又在AI领域上演了一出“成本屠夫”的好戏。
就在刚刚，噩耗传来：年仅41岁的谷歌DeepMind天才科学家Felix Hill英年早逝。
2025 年即将到来的三大技术突破。
但咱觉得吧，显卡还是很重要的
过去一段时间，“预训练终结”成为了 AI 领域最热烈的讨论之一。OpenAI的GPT系列模型此前大踏步的前进，预训练是核心推动力。而前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever、预训练和scaling law（规模定律）最忠实的倡导者，却宣称预训练要终结了、scaling law要失效。由此，引发了大量争议。
近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
量化是使AI模型更高效的最广泛使用的技术之一，但它存在局限性——并且业界可能很快就会碰到这些局限。
12月31日，上海高级别自动驾驶引领区数据采集车发车仪式在上海浦东举行，30辆全新的智己L6数据采集车盛装列队并集中发车。上海正谋划打造人工智能“模塑申城”，建设高级别自动驾驶引领区，按照“单车智能为基础，车路云协同为关键支撑”技术路线，持续推动上海智能网联汽车产业生态培育。