One的使用领域非常敏感，因此对新技术的引入也有许多人抱有疑虑。LLM固有的偏见问题如何解决？如何确保工具的正确使用？技术的使用范畴和使用门槛谁来限制？种族偏见俄克拉荷马城社区活动家Aurelius

AI在法律领域的应用也带来了一系列伦理问题,如决策过程的透明度、AI偏见的控制等,需要社会各界共同探讨。参考资料：https://github.com/relic-yuexi/AgentCourt

2k的所有观察结果仍然成立，唯一的例外是Mamba的表现略好于TTT-Linear。在32k上下文中，TTT-Linear（M）和TTT-MLP（M）的性能均优于Mamba，与Pile

3推理：https://github.com/meta-Llama/Llama3#inference选一块A800的卡，计费方式已经默认选择了更省钱的潮汐计费。在公共镜像中找到Llama

AI年轻用户的写照。一面认为聊天机器人有趣、有帮助，甚至像真实的朋友一样有支持性，但同时也清晰地知道自己有上瘾的感觉。Reddit一位用户发帖，描述自己的生活逐渐被Character

Sonnet已经将AGI的倒计时推至75%，成为了第一个测试分数高于最聪明的人类博士分数的模型。在研究生级推理（GPQA）、本科级知识（MMLU）和编码能力（HumanEval）上，Claude

Ermon教授指导，在概率模型和强化学习方面做研究。2015年获得巴黎综合理工学院应用数学学士学位。入职OpenAI之前，他还在Facebook应用机器学习、谷歌大脑实习。Daniel

DeNero也是生成式人工智能初创公司Lilt的首席科学家，曾在谷歌担任研究员，负责开发谷歌翻译。Lilt官网他在给Business

4成功完成PFR猜想的证明德国数学家、菲尔兹奖得主Peter

Laws）。随着2022年AI竞赛的升温，大公司的AI实验室减少了LLM研究成果的发表，也减少了与研究社区的分享，Mensch对于这一情况感到失望。Arthur

CEO黄冠是清华大学自动化系博士，拥有超过十年、全球领先的AI技术经验，拥有微软、三星、地平线等知名公司算法经历，多次带领百人算法团队，还拥有AI、自动驾驶、大模型等方向的连续创业经验；-

Mihalcea表示：「关于与我们共享这个世界的动物，我们不知道的还有很多。人工智能的进步将彻底改变我们对动物交流的理解，而且我们可以使用以人类语音为基础的预训练模型，不必从头开始。」「汪汪」to

新智元报道

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Tools还有非常多的组合，开发者可以自行去探索。多模态比肩GPT-4V除了文本模型，这次一并开源了多模态模型GLM-4V-9B。最新模型采用了与CogVLM2相似的架构设计，能够处理高达1120

Mamba-1的头维度是𝑃=1（即所有通道完全由独立的SSM控制），而Mamba-2使用的头维度是𝑃>1（默认情况下类似于𝑃=64）。特别是，这可以通过两种方式视为权重共享：1.

编辑：alan【新智元导读】在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM，是否使用英语作为内部语言？对此，来自EPFL的研究人员针对Llama

Blackwell，里面有8个GPU。而对应散热器的尺寸也很惊人，达到了15kW，并且是完全的风冷。如果你喜欢部署液冷系统呢？英伟达也有新型号MGX。单个MGX同时集成72个Blackwell

AI的高级研究员。在此之前，她在牛津大学获得了考古学与人类学的学士学位。参考资料：https://arxiv.org/abs/2405.18870

Arena相同的方法，使用Bradley-Terry模型对我们的数据点进行重新权重的最大似然估计。首先是一些定义：对于𝑀个模型，用𝐴={(𝑚,𝑚′):𝑚

2-70B的得分明显低于人类。过于保守的GPT根据以上的试验，「失言」是GPT-4无法匹敌或超过人类表现的唯一测试，我们可能会据此以为GPT模型难以应对失言。令人惊讶的是，失言也是唯一一个Llama

Overview会大概率引用Reddit帖子作为收集素材的来源。11年前，Reddit用户F*cksmith曾经恶搞说过把胶水融合到酱汁里，会让披萨别有一番风味。Google

5的成绩。展望未来，正如这次大会的主题「AI赋能，智筑国基」，中国移动将肩负AI「国家队」的使命继续前行，把AI领域最前沿的进展带入千家万户、千行百业。

AI发展飞速，到2021年已经成长为价值73亿美元的独角兽企业，2023年初公司规模也扩展到了700人。Wang在接受《财富》杂志独家采访时透露，随着企业客户竞相训练生成式AI模型，Scale

Computer。以太网的建立也离不开Bell的倡导。在美国国家科学基金会（NSF）工作期间，他领导了超级计算机联网工作，直接促成了现代互联网的发展。1987年，他赞助了ACM

好困【新智元导读】全世界的目标再次聚焦在巴黎科技活动上的OpenAI。这次，开发者体验负责人带来了更多GPT-4o精彩演示，根据地图导航，修改代码惊艳了在场400+位观众。不仅如此，OpenAI

创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」三大杀器过去的一年半里，世界发生了诸多变化，其中最令Altman本人震惊的事是什么？Altman表示，数百万开发者是推动过去一年里世界巨变的核心。从GPT-4

RT的Surface以来，微软一直未能在Arm架构上提供足够兼容且丝滑的操作系统体验，运行速度落后于搭载英特尔芯片的设备。为了充分利用AI架构与新款高通芯片的优势，微软重新设计了Windows

研究者通过改编GPT-4和GPT-3.5探索性研究中表现最佳的提示，来指示大模型如何去响应消息。研究人员称，解释图灵测试的一个核心挑战是，系统表现出色可能源于两种原因：-

7G），进一步表明MEDY可以通过在冷冻保存或解冻过程中抑制这些基因的表达来防止类器官细胞的凋亡。这些结果表明，MEDY冷冻保存可以通过抑制内质网介导的细胞凋亡途径来维持类器官的存活和神经功能（图

V2（GPT-4）又出现了，全网都在寻找这个新模型的蛛丝马迹。有网友表示，ADA就是代表着Advanced

Chen是大家奋斗的支柱。他已是OpenAI五年多的老员工。此前曾在微软、Trading实习，在哈佛做访问学者，在量化研究工作过5年，并且成为合伙人。他毕业于MIT数学-计算机专业。Jiahui

编辑：编辑部【新智元导读】在OpenAI宫斗风波之后消失许久的Ilya，终于罕见地露面了：他表示，十年之后，自己选择离开OpenAI。消失太久的Ilya，再次现身竟是离职OpenAI！刚刚，Ilya

编辑：桃子【新智元导读】AI系统越来越擅长欺骗、操作人类了。最近，来自MIT、ACU等机构的研究人员通过各种实例研究发现，

MMLU（常识问题）上创造了88.7%的新高分。与传统的5个样本，没有使用COT的MMLU评测中，GPT-4o更是创下了87.2%的新高分！不过在DROP中，GPT-4o的表现稍落后于GPT-4

gpt4-lite-auto：与gpt4-auto类似，但使用的是lite版本。同样，也有人称，gpt4-lite即将发布。离职OpenAI，入职谷歌的Logan

PB的庞大数据10年间，Google

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Dimon就在致股东的年度信件中表示，AI会切实影响工作岗位的安排。持同样态度的还有BlackRock（美国贝莱德集团），其首席执行官Larry

theory）是低维拓扑学中的一门学科，它揭示了三流形和四流形的拓扑学问题，并在生物学和拓扑量子计算等领域有着广泛的应用。2021年，DeepMind团队曾首次用AI证明了纽结理论（knot

1.0的基座模型在视觉问答和业务应用任务上超过了GPT-4V、Qwen-VL-Max和Intern-VL，同时它在描述、推理和检测任务上也达到了次好的效果。总体而言，Awaker

3模型权重已准备好，无需额外安装步骤。推理生成运行生成脚本PRETRAINED_MODEL_PATH="/root/notebook/common_data/Meta-Llama-3-8B"

Turbo让我们重回到这些评测上，不难看出，日日新5.0在语言、知识、推理、数学、代码等能力上，都有了一波明显的。而在主流客观评测上，它已经达到甚至超越了GPT-4

当批大小的规模显著增加，例如每次前向传递要处理数千个token时，Arctic就会从内存带宽受限转变为计算受限，此时推理的瓶颈就在于每个token的活跃参数。在这一点上，与CodeLlama

P4）需要耗时3分钟。在实验中，吴方法要么几乎立即解决问题，要么在5分钟内使笔记本内存耗尽。值得一提的是，研究者通过吴方法解决的15个问题中的2个（2021

Knight已经离职。而他加盟的，正是马斯克的另一家公司——xAI。对此，马斯克在推上表示，OpenAI一直在试图通过极高的薪酬挖角特斯拉的工程师，并且确实成功了几次……而Ethan

Law这一概念，是由OpenAI团队在2020年首次提出。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf通过Scaling

Sheridan的表演，称霸整个伦敦西区。作为一名演员和配音艺人，她的事业非常成功。最近，Sara主演的伦敦西区音乐剧《来自远方》，还获得了英国的劳伦斯·奥利弗奖（Olivier

learning）进行预训练，并在训练过程中改变数据组合，大大提高了模型质量。那么，DBRX究竟表现如何？击败2.4倍参数Grok-1如下表1，在综合基准、编程和数学基准以及MMLU上，DBRX