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大模型最强架构TTT问世！斯坦福UCSD等5年磨一剑， 一夜推翻Transformer
超越Transformer和Mamba的新架构，刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。
对于 AI & AGI，我有 3 个问题
在人工智能领域，关于通用人工智能（AGI）的讨论从未停歇。随着技术的发展，我们不禁思考：AGI的实现是否需要经历类似人类慢思考的认知过程？大模型的高级功能，如思维链（CoT）和反思机制，是否标志着慢思考的开始？AGI的发展是否需要一种社会达尔文主义的竞争机制来推动自我进化？这些问题触及了人工智能发展的核心，本文将围绕这三个问题展开讨论，探讨它们对AGI未来的影响。
大模型落地考，难点在哪里？
在2024年世界人工智能大会（WAIC）上，我们见证了大模型从技术探索到商业化落地的转变。企业不再仅仅聚焦于模型的技术突破，而是更关注如何将这些强大的工具转化为实际的商业价值。然而，在这一过程中，大模型的落地仍面临着多方面的挑战和难点。
人工智能大模型助力营销效果评估的优化之道
本文介绍了如何使用人工智能大模型来优化营销效果评估模型的准确性、泛化能力和稳定性，以提高数字化营销的效率和效果。本文分别阐述了优化目标和优化方法的原理和步骤，并通过一个电商营销案例展示了优化后的效果和改进。本文旨在为产品经理和运营人员提供一些实用的模型优化技巧和参考。
AI大模型落地的两个确定和一个不确定
大模型发展至今已经2年有余，不少公司喊着“超越ChatGPT”入场，但到现在也没见超过多少。这篇文章，作者分享了自己观察到的两个确定和一个不确定，供大家参考。
AI“幻觉”番外篇——国内主流AI大模型“幻觉”横向对比个人测评
当前的大模型里，AI幻觉是非常难解决的一个问题。就像生病一样，不同的模型表现有强有弱。这篇文章，作者对市面上的一些大模型进行了评测，看看他们各自的幻觉程度怎么样。
李彦宏也受不了“AI炸裂震惊体”了
李彦宏的演讲不仅对媒体的过度炒作提出了批评，也提醒了整个行业，真正的创新和价值来自于应用的落地和用户的实际获益。正如古人云：“不积跬步，无以至千里”，AI的发展需要的不仅是技术的突破，更是脚踏实地的应用实践。
少即是多！10亿参数「小巨人」击败ChatGPT
只有10亿参数的xLAM-1B在特定任务中击败了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上个月刚发布的苹果智能模型只有30亿参数，就连奥特曼都表示，我们正处于大模型时代的末期。那么，小语言模型（SLM）会是AI的未来吗？
