出现之前，人们之所以需要计算机是因为需要一个地方来存储信息，并且可以随时检索、调用这些信息，但检索主要依赖于关键词，并且这个词要相当精确，因此有的时候还会要求用户具备一些优化关键词的技巧。但有了

倍的计算硬件资源，但搜索确实是机器学习中最可靠的理念之一，它的一大优势就是真实有效性。我们现在使用搜索较少，是因为我们已经找到了更好的计算使用方法。如果我们没有更好的算法，搜索将始终是一种会消耗额外

HumanEval。在这些测试中，模型展现出了和人类平均水平相当甚至更高的性能表现，但这并不能作为智能程度的准确衡量标准，因为当前模型在智力方面远不如人类。•

的定制化去完全取代微调？我认为现在正在往这个方向走，未来模型不需要微调，而是通过强大的上下文一致性和指令跟随能力来解决问题，长期趋势应该是底层技术个性化，这会是一个很重要的变化。比如，GPT-4

最终决定使用哪些链接来构成答案，并不意味着你可以随意向模型提供低质量输入，然后期待它能变魔法似的从中提炼出最相关的链接，还标好了所有的引用。其实你向这些能处理大量上下文信息的模型提供的信息越多，出现

内部在高优升级这一点。ReferenceBlogs@Canvahttps://www.meritechcapital.com/benchmarking/comps-table延伸阅读新摩尔时代：拾象

也将会是一个多模态模型。短期内，图片、视频、3D、音频等多模态的生成和理解是两条赛道，站在终局视角，随着智能能力的提升，理解和生成能力一定是一体的，单一模态模型更像是一种中间过渡态。•

实现了一种向量化的映射器，将图片这类非文本的多模态信息先编码映射到大语言模型的词汇空间中，实现图片到文本转译，再通过金字塔形逐层细化的图片文本转译，从而实现对图片的文本化精确理解。Tokenizer

张小珺：你觉得往未来看的话，发展应该关注的有哪些核心的要素？李广密：大模型再往后就关注两条主线，我们自己内部总结为“新时代摩尔定律”。第一条主线就是智能能力的进化，主要关注推理能力。未来参数量数据

的创新在于用差异化的“北美教师”供给和线上授课的方式降低了少儿外教的门槛。从成本和教学体验维度来衡量，我们可以把现有的学习解决方案进行简单分类：1）基于录播课的异步学习公开资源和工具（如

工作。RETRO：在大模型的训练中，为了实现更高的模型性能，会同步增加数据量，从最初的万级，到达现在的千亿级，这种方式虽有效，但是难免会有如数据集难理解、增加模型偏差等一系列问题。DeepMind

从报错信息中得知你可能打错了文件名/文件路径，会主动用文件夹浏览工具扫描代码库，它要么会告诉你这个文件夹里没有此文件，或是建议另一个类似的文件名（可能是大小写错误）。由于我们仍处于

功能上都做得比竞品好将是决定性的优势，因为当前创作者的剪辑工作流正在变得更分散，使用不同的工具（各个单点上最好的）用于主要剪辑、配字幕、调色、画质增长、视效等，建立单一平台内绝佳的

Demi：我们会发布新的模型，新产品和以前比会有很大的变化，首先肯定是生成质量的提升，能够生成的内容风格会更多，其次，编辑上也会更加灵活，我们会提供画布延展、局部重绘、视频时长拓展等功能。使用上除了

技术工程能力相对较弱相较于美国等地的科技公司，欧洲的企业在技术工程方面相对较弱。这为LLM公司提供了进入市场并提供技术支持和服务的机会。根据行业进行拆分，欧洲公司主要为传统公司，技术工程能力弱：•

家独角兽。总体来看，这可能暗示湾区的独角兽数量稍显逊色。我们将持续关注这一重要指标的变化。北京和上海的独角兽公司占据了中国独角兽总数的五分之三，以及总市值的三分之二。深圳的独角兽市值为

Interface），可以直接与我们的物理世界互动。它的出现将为人类带来诸多益处，有助于解决劳动力市场中的重要问题，例如提高人们在工作中的生产率，减轻家务和护理老人的负担。我们的远期计划是在全球部署

Analysis，软件组成分析）围绕“漏洞”的开源安全叙事转变为围绕“可触达性”和“依赖关系”。这一叙事的完整逻辑很清晰：大量的组织在今天已经不是在做“软件开发”，而是“软件组装”

作者：Kefei、Zongqing编辑：penny排版：Scout当前每家企业都在加大对数据的投入，企业内部数据参与者越来越多，企业开始要求非数据职能的员工也要具备数据素养，如产品、运营、财务人员等等，他们对数据分析和可视化的需求也在提升。然而，协同、共享和发布数据工作仍然复杂，数据行业仍然未出现像

folding）就是个很好的例子。即使我们假设在蛋白质折叠的环境中没有伴侣蛋白和其他物质，也很难解答蛋白质折叠的过程是什么，或者最早促使蛋白质翻译开始的动力是什么。（拾象注：在生物学中，翻译是指将

早期存在忽视社区的问题，缺乏与用户的沟通，引起用户强烈不满。但近期加强了社区团队，改善了用户关系。但用户对团队设置过滤机制的反对意见始终很强烈，希望能进行更开放的角色扮演。因为色情和暴力内容属于

招募渠道伙伴的页面非常强调“高两位数分润”、“正向现金流”、“co-sell”等关键词，证明对经销商的心理理解很深，主打“共赢”和“一起赚钱”。这些元素在

的延迟宽容度还比较高。但未来对于许多应用来说，低延迟是至关重要的，其速度直接影响了知识工作者的工作效率。例如最极端的，在自动驾驶汽车或高频交易系统中，延迟的减小可能会直接影响到系统的性能和安全性。

的使用门槛，更引入了开源模型的灵活性和适应性。通过提供友好的用户界面，它将帮助那些入门级的用户（比如一些小金融机构和制造公司等）更容易地定制和应用复杂的模型，以满足他们具体的业务需求。此外，客户尝试

就预言，合成媒体正在成为人们日常生活的一部分，它会极大地降低内容创作的门槛，实现前所未有的创造力表达。或许这会进一步改变人与人之间的沟通方式，催生出全新的内容消费形式。客观来说，Synthesia

以上。总而言之，我们期待上述的五股趋势将多样化模型和云计算格局，而其中也必然孕育着巨大的投资机会。接下来，我们会从硬件、软件、商业化和服务等角度详细比较各家云计算公司的优劣势。综合来看：•

年成立的公司兴起前，文本到语音本身的转换已经很好了，有多种音色可供选择，但是缺少自然度，并且在长音频中严重缺乏情感及韵律的变化。随着模型变大，这些模型的速度、韵律、情感、语调都更接近人类，终于在过去

improvement），这个很好理解。但他另外一个更有趣的观点是，人们之所以对资本主义感到不适，是因为资本主义从根本上来说是一种基于生物基质运行的程序，对人类来说并非理想环境。尼克·兰德（Nick

如何执行称为间接对象识别（IOI）的自然语言任务来弥合机械可解释性在复杂大模型中表现的差距，证明对大型机器学习模型的机械理解是可行的，这为可解释性扩展到更大的模型和更复杂的任务提供了机会。Jan

场景有限，收集数据的难度更大，成本也更高。至于哪条路径更好？行业最后是否会收敛到其中一条路径？又或是有新的路径？这些问题目前在学术界仍有争议，暂时无法给出明确的结论。03.团队•

设备管理团队、网络团队、安全团队、云团队各自负责一摊事，给网络的集中管理和可见性也带来挑战。华纳音乐集团的诉求是一个统一的网络环境、大型企业级别的云网络质量以及配套集中的管理与治理。它

Function）的时候，我们才需要担心这类问题，但现在我对模型、尤其是模型内部机制的研究后，我的观点发生了动摇：大模型似乎已经具备成为主动代理所需要的诸多认知机制，比如归纳头（Induction

的，也不是最新一代底层架构，更像是大型跨国企业落后技术堆栈的胶水，帮助客户把内部破碎的、陈旧的系统联合在一起，非常适合在疫情期间渗透，但是性能和安全性都在实际使用中较

这样大的变革中，任何一家公司都不可能单打独斗，尤其是初创企业必须想方设法与不同层面的优势企业合作，想方设法嵌入到企业现有的工作流中，而不只是作为一个独立的小工具存在。并且，Typeface

大型人工智能实验室更受限于推理任务还是训练任务？这个问题取决于他们的产品吸引力有多大。也就是说，公司的产品吸引力对决定资源分配非常重要，在资源有限的情况下，推理和训练的优先级往往各有侧重。Sam

目前尚未真正在实际用例中进入到直面客户的法律服务中，更多被运营于合同起草、法律研究等一般性环节中。律师事务所及企业对生成性人工智能的使用仍采取谨慎态度。考虑到法律服务的特殊性，LLM

上有大量的潜在会议记录，可以拿来训练一个强大的模型”。恰恰相反，保证不在未授权情况下使用客户数据训练模型或者替客户进行任务自动化是这类公司最重要的价值主张之一，也是把数据玩出花的第一个角度

科学家带到需要解决的特定问题上。之后团队花费了很长时间走访不同的行业做调研，包括制造业、物流业、农业、餐厅、回收中心等等，最后从市场需求出发选择了仓储和物流领域。在仓储和物流领域，Covariant

可靠得多，尤其是在对确定性要求高的中间环节中。总结（Summary）、时间戳（Timestamp）以及章节提取（Chapters）这些功能是比较常规大家都在做的事，但仅靠这些功能是否就能解决从海量的

团队与商业化发展01.信息组织粒度的变化：从搜索引擎到回答引擎欢迎关注海外独角兽视频号获取最前沿的科技行业资讯在互联网时代，搜索引擎将信息以网页为最小粒度为用户进行排序和推荐。LLM

accounts，它可以将收入和支出归类到应该去的账户，但是没法很好地处理资产和负债。此外，同一个供应商可能卖许多不一样的东西，本地的商家可能彼此名字有重合或者跟别的商家缩写相同，GPT-4

[利用率]，但是某些对小批处理量无效的分区策略会随着批次处理量的增长而变得有效。更多的芯片和更大的批次量反而是更便宜的，因为它们提高了利用率，但这也引入了第三个变量，即联网时间（Networking

Term），以最大化预训练数据集的对数可能性。这个正则化项可以帮助模型更好地泛化和适应新的数据，避免过度拟合现有的数据。此外，由于反馈序列中有许多常用词，为了避免模型在训练过程中依赖于这些词，CoH

泛化到没有见过的任务：当用于调整模型的指令数量超过一定的规模时，模型就可以自动在从没见过的新指令上也能生成有效的回答。这种能力对于上线部署至关重要，因为用户总会提新的问题，模型得答得出来才行。……•

的具体能力，会发现其在很多领域对不同垂直领域有所影响，有些可能会对大公司的现有产品形态造成一定冲击，有些则是独立开发者积累早期高质量用户的好机会。接下来就分别对这些领域的影响进行梳理。1.

AI认为，将模型开源，可以提高透明度和培养信任。研究人员可以对模型进行开放的、细颗粒度的访问，充分的验证模型性能，研究可解释性技术，识别潜在风险，并帮助开发保障措施，这是封闭模型无法做到的。•

聚焦于提升智力和获取、整合信息的效率等，但世界上绝大多数人都需要一个具备高质量对话能力的平台，人们希望与之建立有益的关系、借助它的能力处理生活中所遇的一些棘手事项，这就是我们的切入点，将情感糅合在了

Grouphttps://www.yolegroup.com/product/report/co-packaged-optics-for-datacenter-2023/延伸阅读C-Eval:

所以这些即使网上找得到，也比较难进到训练集中。当然，尽管我们做出了这些努力，但可能也会不可避免的发生某个网页里能搜到题库里的题目，但我们相信这种情况应该比较少。且从我们已有的结果看，C-Eval

的实践上相当关键，它已经能够以自主理解从模型中生成的东西。这种迭代部署的过程对这一点真的很关键。ARIA：你曾提到未来不仅有无限的智能，还会有无限的能源，个人也参与投资了可控核聚变公司