专注于人工智能发展的研究机构Epoch AI报告指出，当前全球约有300万亿个公开可用的高质量文本训练标记。但随着像ChatGPT这类大模型的快速发展，对训练数据的需求呈指数级增长，预计在2026年之前，这些现有数据将被耗尽。在此背景下，合成数据成为了关键的替代方案。

据Epoch ...

现在，已经过去了五十年，微软仍在继续创新，让生活更轻松、工作更高效。微软成立 50 周年是一个巨大的成就，而这一切都离不开史蒂夫・鲍尔默（Steve Ballmer）和萨蒂亚・纳德拉（Satya ...

据专注于人工智能发展的研究机构 Epoch AI 报告显示，目前全球约有 300 万亿个公开可用的高质量文本训练标记。然而，随着类似 ChatGPT 这样的大模型的迅猛发展，对训练数据的需求呈指数级增长， 预计到 2026 ...

回应新崛起的DeepSeek，Meta上周末公布第一个混合专家（mixture of experts，MoE）模型家族Llama 4，并同时开源4000亿参数的Maverick及1090亿参数的Scout，此外预览高达2兆参数量的Behemoth。

近期，谷歌、卡内基梅隆大学与 MultiOn 的研究团队联合发布了一项关于合成数据在大模型训练中应用的新研究。根据 AI 发展科研机构 Epoch AI 的报告，目前人类公开的高质量文本训练数据大约有300万亿 tokens，但随着大型模型如 ChatGPT 的快速发展，对训练数据的需求正以指数级增长，预计在2026年前这些数据将被消耗殆尽，因此合成数据逐渐成为重要的替代方案。

今年2月初，谷歌发布的Gemini 2.0 Pro支持200万上下文，震惊了整个大模型领域。 仅过了2个月，Meta最新开源的Llama 4 Scout就将上下文扩展至1000万，整整提升了5倍开启千万级时代。对于这么大的窗口大家可能没什么概念，普通版本的《战争与和平》大概有1300页100万字左右，Llama 4 Scout可以一次性解读这本书。 如果你开发完一个项目想让大模型帮你检查一下是否有 ...

近日，比尔・盖茨亲自撰文回忆了微软的诞生和他们的第一笔业务，同时还通过一份 157 页的 PDF 文件分享了他们为这项业务编写的 Altair BASIC 源代码。

混合专家架构的核心逻辑，在于打破单一模型的“全能幻觉”。传统AI模型试图用统一架构处理所有任务，如同要求外科医生同时具备神经外科与心血管外科的双重造诣。Llama 4的MoE架构则引入“专家分工”机制。

Investing.com — Metalpha Technology Holding Limited（纳斯达克股票代码：MATH），一家市值6550万美元的投资公司（前身为Dragon Victory International Ltd），今天宣布在周一于香港举行的年度股东大会（AGM）上，一致通过重选其董事会成员并采纳修订后的公司章程。根据 InvestingPro ...

新智元报道 编辑：编辑部 JNY【新智元导读】原生多模态Llama 4终于问世，开源王座一夜易主！首批共有两款模型Scout和Maverick，前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑，后者更是一举击败了DeepSeek ...

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能领域的最新大模型技术进展 - 构建高效、灵活、以及开源的的大模型 - Llama 4 。 在人工智能领域，随着技术的不断进步，越来越多的强大语言模型应运而生。Llama 4 作为 ...