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随着AI大模型在今年618前夕打起价格战，当以GPT-4o为代表的多模态大模型将交互体验也推向更高的层次，也意味着杀手级AI应用或许真的来到了奇点时刻。如今AI行业的创业者已经不再聚焦大模型，而是开始尝试用AI赋能具体的应用场景。
当地时间11月7日，Anthropic与Palantir Technologies Inc.和亚马逊网络服务（AWS）合作，将Claude 3和3.5系列AI模型引入AWS，服务于美国情报和国防机构。
“如果AI是个人，它会在双十一买什么？” 我就把这个问题，随手问了几个AI。 然而，就是这么简单的问题，让我发现了AI之间存在着一个“诡异”的现象： 十个AI，八个都选择给自己买电子产品。
一个5月份完成训练的大模型，无法对《黑神话·悟空》游戏内容相关问题给出准确回答。
又有机会跟着大神学习了！ 今年 2 月起，何恺明已经开始了自己在 MIT 的副教授职业生涯，并在 3 月 7 日走上讲台完成了「人生中教的第一堂课」。
大模型幻觉，究竟是怎么来的？谷歌、苹果等机构研究人员发现，大模型知道的远比表现的要多。它们能够在内部编码正确答案，却依旧输出了错误内容。
能够执行多种任务，识别19种癌症类型，预测患者生存率……哈佛医学院研究人员提出CHIEF，一种多功能AI癌症诊断模型，表现出类似于ChatGPT的灵活性，远超其他现有的癌症诊断模型。
该文章的第一作者陈麒光，目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架（Reasoning Boundary Framework, RBF），首次尝试量化并优化思维链推理能力。
周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波以及数学运算和逻辑推理等。因此，在许多任务和场景中，人们希望对周期进行建模，以便根据以往的经验进行推理。
打开AI大模型助手，问个问题，全是正确的废话，又臭又长。让它写个文案，都是套话，根本用不了。这还算好的。有时候，它答着答着就会胡言乱语，让你哭笑不得。