32k上下文不是升级,是换物种:GPT‑4真正的分水岭来了
很多人以为 GPT‑4 已经够强了,但一位 AI 开发者在推特上说:真正的飞跃还没开始。当 GPT‑4‑32k 开放后,变化之大,将超过 GPT‑3.5 到 GPT‑4 的那一步。这不是模型参数的小改动,而是 AI“能做什么”边界的整体迁移。
很多人以为 GPT‑4 已经够强了,但一位 AI 开发者在推特上说:真正的飞跃还没开始。当 GPT‑4‑32k 开放后,变化之大,将超过 GPT‑3.5 到 GPT‑4 的那一步。这不是模型参数的小改动,而是 AI“能做什么”边界的整体迁移。
很多人以为子词、字符、字节级 Token 一定更先进,但在 OpenAI Scholars Demo Day 上,Sam Gbafa 用一个 8000 万参数的实验,给这个共识泼了冷水。结果不但反直觉,还直接影响你今天怎么选 tokenizer、怎么配上下文窗口。
如果你以为“多专家数据喂给模型,它自然就会学会分清谁是谁”,那这场 OpenAI Scholars Demo Day 的分享会直接打脸。Tyna Eloundou 用一个看似优雅、实则极具野心的框架,展示了:我们不仅能让模型学到多种行为,还能在需要时精准切换它们。
这是一堂关于深度学习的入门课,却远不止介绍模型和代码。Lex Fridman从数据、算力、社区与历史周期出发,解释为什么深度学习在今天爆发,又为什么它仍然充满局限。这篇文章提炼了演讲中最具洞见的观点、案例与警示。
这场来自LinkedIn AI的分享,讲述了他们如何用一个大语言模型统一推荐、排序与个性化任务,并一步步把它真正部署到线上。它不仅回答了“LLM能不能做推荐”,更详细拆解了在延迟、成本和效果之间反复拉扯的工程现实。