Meta 公司近日宣布，将于4月29日举行首届 LlamaCon 开发者大会，专注于其 Llama 系列生成式 AI 模型的最新进展。这一大会旨在为开发者提供一个平台，分享开源 AI 的最新成果，帮助他们更好地构建应用和产品。随着生成式 AI 技术的迅猛发展，Meta 希望通过此次大会进一步推动其生态系统的建设。在这场即将到来的大会上，Meta 计划展示多项与 Llama 模型相关的新功能和技术进展。Llama 模型自推出以来下载量已达数亿次，已经吸引了至少25个合作伙伴进行托管，显示出其在行业中的广泛应用。Met

据《福布斯》报道，Meta（前称 Facebook）正在积极洽谈收购一家名为 FuriosaAI 的韩国芯片初创公司。此举旨在增强 Meta 的人工智能硬件基础设施，以应对日益增长的 AI 需求。FuriosaAI 由多位前三星和 AMD 员工创办，专注于开发能够加速人工智能模型运行的芯片，适用于 Meta 的文本生成模型，如 Llama2和 Llama3等。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyFuriosaAI 的技术不仅能够提升 AI 模型的效率，还能为 Meta 在该领域的竞争力提供支持。根据 Crunchbase 的数据，该公司至今已成功从韩国科技

近日，Cerebras Systems 与 Perplexity AI 宣布达成合作，共同推出一款新的超快速 AI 搜索模型 Sonar，旨在挑战传统搜索引擎的主导地位。合作的核心在于 Sonar 模型，该模型在 Cerebras 专用的 AI 芯片上运行，速度达到每秒1200个标记，成为目前市场上最快的 AI 搜索系统之一。Sonar 模型建立在 Meta 的 Llama3.370B 基础上，标志着一种新型 AI 优先的搜索体验，双方对其快速性能寄予厚望。Perplexity 的首席技术官 Denis Yarats 表示:“与 Cerebras 的合作对于 Sonar 的实现至关重要。Cerebras 的尖端 AI 推理基础设施使我

国家超算互联网平台近日宣布启动"AI生态伙伴加速计划"，面向企业用户推出一系列优惠举措，包括提供为期3个月的DeepSeek API接口免费使用权限，并配套千万卡时的算力资源池支持。据了解，该平台已完成DeepSeek满血版模型镜像的部署工作。目前平台已实现与全国14个省份超过20家超算和智算中心的互联互通，汇集各类算力商品逾6500款，其中AI模型服务近240款。这些模型既包括DeepSeek、Qwen等国产开源模型，也涵盖Llama、Stable Diffusion、Gemma等国际知名开源AI模型。在具体部署能力方面，平台支持

IBM 近日宣布，其 AI 开发平台 watsonx.ai 现已支持 DeepSeek-R1蒸馏版的 Llama3.18B和 Llama3.370B模型。DeepSeek 通过知识蒸馏技术，利用 R1模型生成的数据对多个 Llama和 Qwen变体进行了优化，进一步提升了模型性能。在 watsonx.ai平台上，用户可以通过两种方式使用 DeepSeek 蒸馏模型。首先，IBM 在 “按需部署”目录中提供了 Llama 蒸馏版，用户可部署专用实例以确保安全推理。其次，用户还可以通过 “自定义基础模型” 导入功能，上传 DeepSeek-R1的其他变体，例如 Qwen 蒸馏模型，从而满足多样化的应用需求

扎克伯格近日宣布，Meta将在2025年投入高达650亿美元，用于增强其人工智能（AI）项目。他在 Facebook 上发文表示，2025年将是人工智能的关键一年，预计 Meta 的 AI 助手将为超过10亿用户提供服务，Llama4模型将成为行业领先的尖端模型。此外，Meta 还计划开发一款 AI 工程师，能够逐渐为公司的研发工作贡献代码。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney扎克伯格透露，Meta 正在建设一座大型数据中心，以支持这一宏伟计划。他强调，公司具备持续投资的资金实力，未来几年也将保持这

近日，一项由奥地利复杂科学研究所（CSH）主导的研究显示，尽管大型语言模型(LLMs)在多项任务中表现优异，但在应对高级历史问题时却暴露了短板。研究团队针对三大顶尖模型进行测试，包括 OpenAI 的 GPT-4、Meta 的 Llama 和谷歌的 Gemini，结果让人失望。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney为了评估这些模型在历史知识上的表现，研究者们开发了一个名为 “Hist-LLM” 的基准测试工具。该工具依据 Seshat 全球历史数据库，旨在验证 AI 回答历史问题的准确性。研究结果在知名人工智

在 Meta 正在进行的人工智能版权案件之一 Kadrey v. Meta 中，法院公布的内部消息揭示了该公司在开发 Llama3 时的激烈竞争和潜在版权问题。Meta的高层领导和研究人员全力以赴，力图在AI模型开发中超越 OpenAI 和 Anthropic 等公司，并将其 GPT-4 和 Claude 视为努力的黄金标准。激烈的竞争心态:Meta誓言打败OpenAI据Meta生成AI副总裁 Ahmad Al-Dahle 透露，该公司在开发 Llama3 时的目标明确指向 GPT-4，并决心通过高效的硬件支持，如64k GPU，在AI竞争中占得先机。Al-Dahle在一条内部信息中写道:“我们将推出64k GPU!

近日，随着 Meta 公司在一场关于版权的集体诉讼中披露的文件浮出水面，该公司利用一个名为 Library Genesis（LibGen）的盗版电子书图书馆来训练其最新的 AI 聊天机器人 Llama3的消息引发了广泛关注。这些文件显示，Meta 的工程师曾讨论过利用 LibGen 这一 “影子图书馆” 的潜在风险，尤其是在版权和数据拥有权问题日益突出的背景下。尽管存在潜在的负面影响和舆论风险，Meta 的首席执行官马克・扎克伯格依然批准了这一决定。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在法庭的要求下

近日，随着一起关于人工智能版权的案件 ——Kadrey 诉 Meta 案的进展，Meta 公司内部的消息被法庭解封，透露出公司高管在开发 Llama3过程中，执着于超越 OpenAI 的 GPT-4模型。Meta 的生成 AI 副总裁阿赫马德・阿尔 - 达赫（Ahmad Al-Dahle）在2023年10月的一条信息中提到:“老实说，我们的目标必须是 GPT-4。我们有64000个 GPU!我们需要学习如何建设前沿技术，赢得这场竞争。”尽管 Meta 发布开放的 AI 模型，但公司的 AI 领导层显然更关注那些不公开模型权重的竞争对手，比如 Anthropic 和 OpenAI，并将它们的

在人工智能技术快速发展的今天，如何在各种硬件上实现高效的模型推理成为了开发者们的一项重要挑战。最近，开发者 Andrei David 从一台近二十年的 Xbox360游戏机中找到了灵感，他成功地将 Meta AI 的 Llama LLM 系列中的一款轻量级模型 ——llama2.c 移植到这台老旧的游戏机上。David 在社交媒体平台 X 上分享了他的这一成就，称他面对的挑战非常巨大。Xbox360的 PowerPC CPU 采用了 big-endian 架构，这意味着在模型的配置和权重加载时，必须进行大量的 endian 性转换。此外，David 还需要对原始代码进行

阿联酋穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学（MBZUAI）近日发布了一款名为 LlamaV-o1的先进人工智能模型，能够高效解决复杂的文本和图像推理任务。这一模型通过结合前沿的课程学习和先进的优化技术，如波束搜索（Beam Search），在多模态人工智能系统中树立了新的基准，特别是在逐步推理的透明性和效率方面。LlamaV-o1的研究团队表示，推理是解决复杂多步骤问题的基本能力，尤其是在需要逐步理解的视觉情境中。经过特别调校，该模型在许多领域中表现出色，例如分析财务图表和医学影像

Meta 正面临一起涉及版权侵权的诉讼，原告律师称，Meta 首席执行官马克·扎克伯格批准公司使用盗版电子书和文章的数据集来训练其 Llama AI 模型。该案件是针对多家科技巨头的众多版权诉讼之一，这些公司被指控在未获授权的情况下使用受版权保护的作品进行 AI 模型训练。在周三晚间提交给美国加利福尼亚北区地方法院的文件中，原告重申了 Meta 去年年底的证词，证词中透露扎克伯格批准使用名为 LibGen 的数据集来进行与 Llama 相关的训练。LibGen 被视为一个“链接聚合器”，提供大量受版

微软近期在 Hugging Face 平台上发布了名为 Phi-4的小型语言模型，这款模型的参数量仅为140亿，但在多项性能测试中表现出色，超越了众多知名模型，包括 OpenAI 的 GPT-4o 及其他同类开源模型如 Qwen2.5和 Llama-3.1。在之前的在美国数学竞赛 AMC 的测试中，Phi-4获得了91.8分，显著优于 Gemini Pro1.5、Claude3.5Sonnet 等竞争对手。更令人惊讶的是，这款小参数模型在 MMLU 测试中取得了84.8的高分，充分展现了其强大的推理能力和数学处理能力。与许多依赖于有机数据源的模型不同，Phi-4采用了创新的方法来生

中国人工智能公司DeepSeek日前发布了一款具有里程碑意义的开源大语言模型DeepSeek V3。这款拥有6710亿参数的模型不仅规模超越Meta的Llama3.1，在多项基准测试中的表现也优于包括GPT-4在内的主流封闭源模型。DeepSeek V3的突出特点在于其强大的性能与高效的开发过程。该模型在编程平台Codeforces的竞赛中表现出色，并在测试代码集成能力的Aider Polyglot测试中领先竞争对手。模型训练采用了14.8万亿token的庞大数据集，参数规模达到了Llama3.1的1.6倍。更引人注目的是，DeepSeek仅用两个月时间、550万美元成

2024年12月26日，中国人工智能初创公司DeepSeek发布了其最新的超大模型DeepSeek-V3，这一模型以其开放源代码技术和创新挑战领先AI供应商而闻名。DeepSeek-V3拥有671B个参数，并采用专家混合架构（mixture-of-experts architecture）来激活特定参数，以准确高效地处理给定任务。根据DeepSeek提供的基准测试，这一新模型已经超越了包括Meta的Llama3.1-405B在内的领先开源模型，并且与Anthropic和OpenAI的封闭模型性能相近。DeepSeek-V3的发布标志着开源AI与封闭源AI之间的差距进一步缩小。DeepSeek，最初是中国量化对冲

IBM 正式发布了其新一代开源大语言模型 Granite3.1，力图在企业级 AI 领域占据领先地位。这一系列模型具备128K 的扩展上下文长度、嵌入模型、内置的幻觉检测功能以及性能的显著提升。IBM 声称，Granite8B Instruct 模型在相同规模的开源竞争对手中表现最佳，包括 Meta 的 Llama3.1、Qwen2.5和谷歌的 Gemma2。Granite3.1模型的发布是在 IBM 快速迭代 Granite 系列的背景下进行的，早在10月份就推出了 Granite3.0。IBM 透露，其与生成 AI 相关的业务收入已达到20亿美元。新版本的核心理念是将更多功能集成到更小的

在 AI 时代，大型语言模型（LLM）就像武林秘籍，其训练过程耗费巨大算力、数据，就像闭关修炼多年的武林高手。而开源模型的发布，就像高手将秘籍公之于众，但会附带一些许可证(如 Apache2.0和 LLaMA2社区许可证)来保护其知识产权(IP)。然而，江湖险恶，总有“套壳”事件发生。一些开发者声称自己训练了新的 LLM，实际上却是在其他基础模型（如 Llama-2和 MiniCPM-V）上进行包装或微调。 这就好像偷学了别人的武功，却对外宣称是自己原创的。为了防止这种情况发生，模型所有者和第三方迫

近日，甲骨文公司（Oracle）在其2025财年第二季度财报中宣布，公司的总收入同比增长9%，达到了141亿美元。其中，云服务收入达到59亿美元，同比增长 %。这一增长与全球对人工智能(AI)需求激增密切相关。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在财报电话会议上，甲骨文首席技术官拉里・埃里森（Larry Ellison）透露，骨文已与 Meta 签署了一项协议，将使用 Meta 的 AI 云基础设施，并合作开发基于 Meta Llama 模型的 AI 代理。这表明甲骨文在 AI 领域的布局正持续深化。甲骨文首席执行官

近日，NVIDIA 推出了新一代开放视觉语言模型 ——NVILA。该旨在优化准确性和效率，凭借出色的性能，成为视觉 AI 领域的佼者。根据 NVIDIA 的介绍，NVILA 在训练成本上降低了4.5倍微调所需内存减少了3.4倍，并且在预填充和解码的延迟上几乎降低了2倍。这些数据是与另一种大型视觉模型 LLaVa OneVision 进行比较得出的。在视频基准测试中，NVILA 的表现超过了 GPT4o Mini，并且在与 GPT4o、Sonnet3.5和 Gemini1.5Pro 的比较中也表现出色。此外，NVILA 还在与 Llama3.2的对比中取得了微弱胜利。尽管如此，NVIDIA 表