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备受AI“折磨”的火山并不是个例。打开小红书，话题#AI面试目前总浏览量已上千万，你可以看到各种各样的AI面经分享，有的提醒网友“AI面试一定要洗脸”，有的吐槽秋招面试还没见过真人，还有不少求职者发现AI面试“变智能”了：
有网友想在Android系统开发一个能够与OpenAI API实时交互的应用。于是把方法示例链接发给GPT-4，让它参考用Kotlin语言编写代码。
AIGC正在进入社会生活的各个细分领域，成人行业自然也不例外。
云巨头大模型「抢客战」开撕！谁将捧出「中国版OpenAI」？国内公有云巨头的大模型“抢客战”已经白热化。
如果从chatGPT正式发布算起，不到一年的时间，这场席卷全球的AI大模型风暴正在颠覆一切，包括此刻的中国企业。
字节对游戏业务的放弃，可谓决绝。关于原因，大家也是各种猜想。有人觉得游戏作为现金流业务线撑不住、同时又不具想象空间，字节要回流去做 AI 了；有认为腾讯和字节握手言和的，字节放弃游戏业务后，腾讯系游戏去字节买量做直播不再有心理负担；甚至，还有说张一鸣不喜欢游戏的...
大模型时代的开发者平台，不仅要提供 AI 原生能力，还要具备生态打造和商业化闭环能力。
Hugging Face CEO预测2024年，AI行业将出现6大变化，第一条就绷不住了：Hugging Face将破产？OpenAI主席Greg Brockman曾经在去年最后一天预测：2023年会让2022年看起来像AI发展还没有苏醒一样。
性能优于规模更大的模型。多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。
Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」（block）依次堆叠起来，但每个「块」都比较复杂，由许多不同的组件组成，需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。