这篇文章由a16z撰写，讨论了一些新兴的LLM应用架构，包括联邦学习、边缘计算和无服务器计算。这些架构为LLM提供了新的扩展方式和更高效的运行方式，可能会在未来推动LLM的广泛应用。

## 新闻内容： - 近来，多种数据类型的多模态训练变得越来越受欢迎。 - 模型架构通常需要复杂且有点脆弱的解决方案。 - Gill是一个很酷的新项目，它将文本标记与图像标记交错使用，从而实现真正的多模态输入和输出...

Meta AI提出了一种新的AI模型架构，名为Megabyte，可以在多个格式上生成超过100万个标记。Megabyte解决了当前模型中的可扩展性问题，并并行执行计算，提高了效率并优于Transformers。 ## 核心要点： 以下是这篇新...

### 内容摘要： - Transformer已经取代循环神经网络成为大多数文本处理任务的主要工具。 - 由于架构的限制，这些Transformer很昂贵且上下文受限。 - RWKV是一种具有注意力变体的模型，它声称结合了Transformer和循...

以下是本文的主要内容： - 本文研究了如何将图像模态整合到全稀疏架构中，以实现高效的远程3D检测。 - 该方法使用实例查询将2D实例分割与基于LiDAR的3D分割进行融合，从而实现了nuScenes和Argoverse 2数据集上的最...

Slack的新开发平台现已正式推出。下一代API采用模块化架构，可轻松创建Slack整合和自动化。在10月31日之前，任何人都可以免费使用它。在10月31日之后，高级功能将额外收费。该文章提供了有关新API的更多详细信息。...

- John Schulman是伯克利校友、OpenAI联合创始人和ChatGPT首席架构师 - Schulman发表演讲，介绍了ChatGPT背后的强化学习从人类反馈中获得的突破 - 强化学习是解决人工智能中真实性问题的最大方式之一

本文是一篇采访亚马逊的两位杰出科学家Sudipta Sengupta和Dan Roth的转录，谈论机器学习技术。在谈话中，两位科学家帮助解密了从单词表示到定制硅上的专业计算等一切事项。从2019年以来，神经网络架构Transformers已...