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近年来，随着Transformer模型的大规模发展和应用，模型大小每两年平均增长240倍，GPT-3等大模型的参数增长已经超过了GPU内存的增长。在大算力激增的需求下，越来越多行业人士认识到，新的计算架构或许才是算力破局的关键。
微软和 AI 初创公司 Inworld 达成合作，将引入基于 AI 的“角色引擎”及“Copilot 助理”，为开发者提供一系列开发工具，以创建更真实、动态的 NPC。
谷歌旗下AI制药公司与全球两大制药巨头达成合作，标志着人工智能+生物医疗进入新的历史阶段。当地时间周一，Isomorphic Labs宣布与礼来和诺华签署了首个制药合作伙伴关系合同，将AI技术用于新药物的发现。
22倍加速还不够，再来提升46%，而且方法直接开源！这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
无需微调，只要四行代码就能让大模型窗口长度暴增，最高可增加3倍！而且是“即插即用”，理论上可以适配任意大模型，目前已在Mistral和Llama2上试验成功。
如何从一段视频中找出感兴趣的片段？时序行为检测（Temporal Action Localization，TAL）是一种常用方法。过去TAL中的建模是片段甚至实例级的，而现在只要视频里的一帧就能实现，效果媲美全监督。
不久之前，《纽约时报》指控 OpenAI 涉嫌违规使用其内容用于人工智能开发的事件引起了社区极大的关注与讨论。
在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入，22.2 倍的推理速度提升。
指令调优或许是让大模型性能提升最有潜力的方法。用高质量数据集进行指令调优，能让大模型性能快速提升。
大模型推理再次跃升一个新台阶！最近，全新开源的国产SwiftInfer方案，不仅能让LLM处理无限流式输入，而且还将推理性能提升了46%。