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ath

ATH 是“歷史最高價”(All-Time High)的縮寫,指某一資產在其交易歷史中達到的最高市場價格。ATH 是投資者和交易者關注的重要指標,通常用於評估資產的市場表現和投資潛力。當資產價格達到或突破 ATH 時,可能引發市場的廣泛關注和交易活動。
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first_img Karpathy:LLM 能力認知差距正在擴大

ChainCatcher 消息,人工智慧研究者、OpenAI 聯合創始人、前特斯拉人工智慧總監 Andrej Karpathy 在 X 發文稱,公眾對大語言模型能力的共同認知差距正在擴大,已從兩類人各說各話變成更陡峭的漏斗。他重提 4 月的相關帖文,並按接觸程度給出分層估算。Karpathy 稱,約 60 億人(約占全球人口 75%)幾乎未接觸過大語言模型;約 10 億至 20 億人(約 20%)只偶爾使用免費版 ChatGPT 類產品,多將其視為更好的搜尋或寫作輔助,不少非技術人士以及數學、程式碼以外的專業人士認為用途有限。約 2000 萬人(0.2%)在數學與程式碼領域專業使用前沿模型,看到過去需數週或數月的複雜專案可由智能體在提示下完成,包括構建、複製、翻譯應用,以及從二進位反編譯應用。他稱,不到一年前自己仍在手動逐字編寫程式碼。Karpathy 還稱,約 5000 人(約 0.00006%)能在內部接觸前沿級系統。外部看到的預覽是數千智能體協作數週處理大型軟體專案、網路攻防、科學發現與數學前沿,人類審閱開始落後,例如 OpenAI 與 Hugging Face 相關事件數月後仍在被梳理,數學家或將長期研讀 722 篇前沿數學文稿。他認為,這一漏斗由問題規模與時間跨度、能力在可數位化且可驗證領域更突出,以及免費、付費與內部訪問差異共同驅動。

first_img Chamath:開源權重模型距最佳閉源前沿模型約四個月

ChainCatcher 消息,Social Capital 創始人 Chamath Palihapitiya 發布深度研究報告稱:開源權重模型已接近公開評估的最佳閉源前沿模型約四個月,且差距波動加大。若開源模型在接近前沿性能的同時讓企業更多控制數據、基礎設施與定制化,企業仍向前沿實驗室付費所對應的價值成為商業問題。開放性存在光譜,從可下載並自由修改的完全開源模型,到帶有不同限制的開源權重模型,閉源模型則保持權重私有。Palantir 首席執行官 Alex Karp 警告,企業可能將構成差異化的專有知識與流程交給前沿模型提供商。微軟首席執行官 Satya Nadella 表示:企業實際上為智能付費兩次,一次是金錢,另一次是為使智能有用而必須披露的更有價值的專有知識。儘管存在擔憂,企業仍願為前沿性能付費,即使最佳開源權重模型僅落後數月,前沿實驗室收入持續加速。領先企業同時使用兩類模型,以開源模型獲取控制與定制,以閉源前沿模型獲取最高能力,部分案例報告最高 12 倍工程效率與超過 20 倍成本節約。部分廠商採取雙軌,Google 同時提供 Gemini 與 Gemma,Meta 同時提供 Muse Spark 與 Llama。該 99 頁報告還涉及前沿實驗室維持領先的成本、模型競爭的五個因素、模型運行位置,以及 NVIDIA 與 Samsung 對開源權重的投資。
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