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#数据/训练

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9月24日周四
  1. Latent Space34

    Foundries vs Navigators:AI 如何降低科学研究的成本

    语言模型让写代码和数据分析大幅提速,但科学研究的瓶颈仍是需数天到数周验证的物理实验,"思考变便宜了,动手没有"。生物技术行业由此分化出两类路径:Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据产出提升一个数量级,Navigators 则用 AI 模型改进决策与流程,无需自研模型或海量数据。后者对早期初创公司最易落地,实验分析从一周缩短到一小时,原本六位数的软件授权变成一天自建。

9月23日周三
7月7日周二
  1. Berkeley AI Research36

    智能免费之后怎么办?面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统

    伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战:为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1,部分厂商已低于 $0.10,推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间,中位数约 50x。