Things we learned about LLMs in 2024 中我深有同感的： 1. GPT-4的垄断地位被打破。 2. LLM 价格指数式下降。 3. Prompt驱动的应用已经可以商业化。 4. Agents 还没有出现（出现的只是Prompt驱动的Workflow）。 5. 以o1为代表的推理模型开始出现。 6. 合成数据效果很好，事实上目前大部分模型的SFT数据都是合成的，预

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李老师不是你老师

5天前

9月25日，千万网红“蓝战非”的抖音、小红书和 B 站账号被禁止关注。此前，蓝战非”在直播中透露收入潜力及资产状况引发热议。他自称若全力投入商业化运作，年收入可达九位数（亿）。

水木易

1周前

来自一位不方便透露姓名的大佬友友如是说：一个暴论：单纯利他的博主最后都会消亡必须要找到自己的盈利模式哪怕做个小报童也是好的

马东锡 NLP

1周前

学习 NLP 的我，怎么也不会想到 LLM 发展到今天： 1. 输入输出 Token 可以直接卖 2. Test time scaling 可以包装成思考卖 3. Efficient Test time scaling 可以包装成不同档位思考卖看看大模型 PM 们，下一步会把什么东西卖给我

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3周前

这个论文看到过很久了，现在合成数据已经很普遍了吧，尤其是后训练，大模型崩塌了吗？如果指的是Pre-training，倒是个问题。LLM生成的文章越来越普遍，但是以目前投射与反投射的生成机制，还是human-in-loop，质量普遍也越来越高了啊🤔 另外语言的语义一直在发展，思考的的结构、角度好像就那么几种吧…

ginobefun

1个月前

观察最近 GPT-5 这个事，我觉得背后其实是一个很经典的选择题，就是「探索」和「利用」的矛盾。任何一个新技术，发展到一定阶段，都会走到这个岔路口。你想想，从 GPT-3 一路到 GPT-4 的时候，OpenAI 的感觉一直是在「探索」。大家都在追着 AGI 的梦，想看看 AI 的极限到底在哪，使劲把这个饼画得更大。但到了 GPT-5，风向明显变了。他们开始「利用」已经挖到的宝藏了。重