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近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
随着AI技术的广泛应用，从智能手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业自动化，AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应，确保系统的正常运行，而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
不降低大模型算法精度，还能把芯片的算力利用效率提升 2~10 倍，这就是编译器的魅力。
算力供需平衡预计到2030年才能实现
近日，天才程序员Justine Tunney发推表示自己更新了Llamafile的代码，通过手搓84个新的矩阵乘法内核，将Llama的推理速度提高了500%！
【新智元导读】老黄新GPU深夜炸场，超高规格的背后也付出了不小的代价，小编带大家深入了解一下新架构的硬件细节和成本，新显卡的售价究竟高不高？英伟达也不得不开始卷了
JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。
AI程序员Devin上线几周之后，新一轮融资已经达到20亿美元。红杉警告，AI公司买GPU花了500亿，产生的收入只有30亿……
随着生成模型（如 ChatGPT、扩散模型）飞速发展，一方面，生成数据质量越来越高，到了以假乱真的程度；另一方面，随着模型越来越大，也使得人类世界的真实数据即将枯竭。