你方唱罢我登场。

众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。

该模型不仅可以对核酸、蛋白质的内部特征进行挖掘，还可识别核酸与蛋白质之间的联系，可以帮助研究人员探索更多生物系统的内在逻辑与规则。

微软研究团队开发了首个大气 AI 基础模型 Aurora，基于超过一百万小时的各种天气和气候数据进行训练。

自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，一直稳居语言建模方面 C 位。

深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。

北京大学与EVLO创新团队共同提出面向自动驾驶的四维时空预训练算法DriveWorld。

该工作的实践证实高、低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力，为未来将大脑进化过程中产生的各种高级神经机制融合至神经形态计算提供积极启发。

就算是 OpenAI 在舆论场也无法逃过版权保护的呼声。

在大模型浪潮中，训练和部署最先进的密集 LLM 在计算需求和相关成本上带来了巨大挑战，尤其是在数百亿或数千亿参数的规模上。