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⏩谷歌劈柴立军令状：必斩OpenAI，夺回第一！
这篇文章报道了谷歌CEO在年度战略会议上对AI领域未来的展望，强调2025年将是AI生死存亡的关键一年。文章详细描述了谷歌与OpenAI之间的竞争，特别是谷歌新推出的Gemini 2.0模型的潜力和市场表现。谷歌在AI领域的努力和挑战被深入分析，包括其在搜索市场的主导地位和面临的法律问题。文章还提到，谷歌需要加快步伐以应对OpenAI的挑战，并展望了Gemini应用的未来发展。整体来看，文章提供了对当前AI竞争格局的深刻洞察，具有较高的相关性和实用性。
⏩雷军千万年薪挖角95后天才少女，AI女神逆风翻盘！
本文报道了小米公司以千万年薪挖角95后AI研究员罗福莉的事件，强调了她在AI领域的卓越成就和潜力。罗福莉曾在国际顶会ACL发表8篇论文，展现出强大的学术能力。小米在AI领域的布局逐渐显现出野心，尤其是其AI实验室的大模型团队已扩展至1200人，显示出对AI人才的渴求和未来发展的投资。小米的「人车家」生态系统为AI大模型技术提供了丰富的应用场景，结合其强大的算力资源，预示着小米在AI领域的未来发展潜力。
⏩低精度只适用于未充分训练的LLM？腾讯提出LLM量化的scaling laws
本文介绍了腾讯AI Lab针对低比特量化（low-bit quantization）在未充分训练的大语言模型（LLM）上的研究，提出了一套新的scaling laws。研究表明，低比特量化在未充分训练的LLM上能够与fp16/bf16精度相当，但随着训练的深入，性能差距显著扩大。研究团队量化了1500个不同大小和训练程度的开源LLM，观察量化导致的性能退化（QiD）。通过对Pythia系列模型的实验，研究人员建立了一个统一的scaling law公式，揭示了模型参数量、训练数据量和量化精度对性能的影响。这项研究为低比特量化的应用提供了重要的理论基础，推动了模型高效化的研究进展。
⏩一道题烧几千美元，OpenAI新模型o3：这34道题我真不会
OpenAI最近发布的新推理模型o3及其mini版本在ARC-AGI基准测试中取得了显著进展，首次突破了这一基准，最低性能达到75.7%，在高计算资源下可达87.5%。o3展示了人工智能在适应新任务方面的重大飞跃，标志着与之前模型相比的质的转变。然而，o3在400个任务中仍有34个无法解决，显示出其与人类智能的根本差异。测试中，o3在空间思维能力和复杂推理上表现不佳，甚至在某些情况下选择放弃尝试。尽管如此，o3的发布仍然为AGI的实现带来了新的希望，表明AI能力的提升与计算资源的增加密切相关。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/16a629a6-152d-80ed-8af6-e873a84ab92d
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