大语言模型LLM - 第12页

尽管经过反复训练，内部模型的性能仍然低于开源 SOTA 基准，落后很多。公司领导层建议在训练后过程中混合来自各种基准的测试集（刷题），旨在满足各种指标的目标并产生“可观”的结果。如果未能在 4 月底的截止日期前实现这一目标，将导致严重后果。

OpenAI给AI加上了"记忆功能"，这可能是GPT-3问世以来最重大的升级。简单来说就是：以前的人工智能就像个特别聪明但记性差的朋友。就像那种知识渊博的教授，能回答各种难题，但连你的生日都记不住。

哪种技术能增强大语言模型：是MCP还是RAG？ MCP就像一套标准说明书，让LLM应用（比如Claude桌面版和Windsurf）能用统一方式连接各种工具。现在工具爆炸式增长，有统一连接标准当然比给N个应用开发M种连接方式强多了。

VSCode 会击败 Cursor 和 Windsurf 吗？微软能不能靠自己的地盘优势和规则限制打压对手？答案是"能"，但他们真的会这么干吗？ Cursor & Windsurf vs VSCode + Copilot 大PKAI编程工具大战越来越激烈现

这是来自Deepseek和阿里千问Qwen混合模型的编码模型。媲美OpenAI o1、 o3-mini级别的编码推理模型，而且完全开源！数据集、代码和训练配方全部开放。 DeepCoder是一个用"团队训练法"（分布式RL）培养出来的AI编程助手。

现在一堆人吹MCP是颠覆性创新，说什么'有了MCP，语言模型就成真智能体了'、'幻觉问题彻底解决啦'，全是扯淡。本来想写篇MCP

Llama 4 的新许可证带了好几个限制：如果你的公司每个月有超过7亿个活跃用户，你得向 Meta 申请一个特别许可证，Meta 可以自己决定给不给你。你得在网站、界面、文档这些地方显眼地写上“用 Llama 造的”。你用 Llama 的材料做的任

分析：深度求索（DeepSeek） vs Llama3 vs 英伟达超算（Nemotron） vs Llama4独行侠（Maverick）这篇测评对比了四个大语言模型在逻辑推理、功能应用、性能表现和安全防护方面的表现。参评模型包括：深度求索-V3

Llama 4 + Apple Silicon 简直是天生一对。原因在这儿：就像 DeepSeek V3/R1 一样，新的 Llama 4 各种版本都是超大的稀疏 MoE 模型。它们有海量的参数，但每次生成一个token词的时候，只有很少一部分参

当我提到“大型语言模型”时，你首先想到的是什么？可能是像 ChatGPT、Gemini、Claude 或 Meta 的 LLaMA 这样的模型——对吧？如果我问你这些模型的驱动力是什么？答案几乎总是相同的——GPU 。昂贵、耗电的 GPU，通常都来自一家公司：NVIDIA。

我们搞了个AI模型"闪电启动器"，让大模型像Windows休眠功能一样秒开秒关！以前跑AI大模型特别麻烦——每次用都要重新加载，像开电脑等系统启动一样慢，而且显卡内存根本塞不下几个模型。现在我们搞出了新方法，2-5秒就能唤醒一个AI（130亿到650亿参

Llama 4 Maverick 与 Deepseek v3 0324 对比 Llama4 Maverick 和 Llama 4 Scout 是 Meta Llama 系列的最新成员。Maverick 是一个 400B 稀疏模型，拥有 17b 个活

lmarena.ai搞了个AI模型大乱斗平台（叫Arena），现在新加了Llama-4这个模型来打架。为了让所有人看得清清楚楚，公开了2000多场PK记录，包括：用户问了啥、两个AI怎么回答的、最后用户觉得谁答得更好。点击标题见PK记录。

一些内部人士表示，Meta 的人工智能研究实验室正在“缓慢消亡”。Meta 更愿意称之为“一个新的开始”。上周，当Meta公司的人工智能研究负责人乔尔·皮诺宣布辞职时，很多人都好奇FAIR实验室到底怎么了。皮诺在这家著名的AI实验室当了两年掌门人

以下是这两天AI大模型领域的重要时刻： 1、OpenAI 即将发布 o3 完整版和 o4 mini 奥特曼发推说：每年有几次我早起却无法入睡，因为我们要推出一项我一直很兴奋的新功能。今天就是这样的一天！有人认为：OpenAI o系列是一个智

低成本时Llama 4表现最佳，中等成本GPT-4o领先，高成本GPT-4.5 Preview最优。