近日，斯坦福大學(xué)AI團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)名為Llama3-V的開源模型，被證實(shí)套殼抄襲國內(nèi)清華與面壁智能的開源模型“小鋼炮”MiniCPM-Llama3-V 2.5一事，引起了全網(wǎng)的關(guān)注。
目前斯坦福團(tuán)隊(duì)成員已經(jīng)刪除了他們在社交平臺(tái)上官宣模型的推文，并將該項(xiàng)目在Github 和 HuggingFace上的庫一并刪除。
Llama3-V開源模型的作者也針對這一學(xué)術(shù)不端行為進(jìn)行道歉，并表示撤下相關(guān)模型。
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隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型以其強(qiáng)大的數(shù)字處理能力和深度學(xué)習(xí)能力
趕超GPT-4的階段性升級，可以看作是國產(chǎn)大模型有序迭代部署、不斷拉近差距的標(biāo)志，切莫像手機(jī)跑分那樣，在過度營銷的作用下，淪為被群嘲的對象。
文|智能相對論作者|沈浪知名科學(xué)雜志《Nature》發(fā)表了一篇關(guān)于大模型規(guī)模參數(shù)大小爭議的文章《InAl,isbiggeralwaysbetter?》——AI大模型，越大越好嗎？隨著大模型應(yīng)用走向?qū)嵺`，這一問題不可避免地成為了當(dāng)前AI行業(yè)發(fā)展的焦點(diǎn)與爭議。有人認(rèn)為，大模型當(dāng)然是越大越好，參數(shù)越大，性
拋開營銷戰(zhàn)，或許在中國也可以探索新的大模型應(yīng)用聚合方式、供給方式以及商業(yè)利潤分配的方式，對大模型公司來說，這將是一個(gè)新議題。
