是
state-of- the-art。我们前段时间做出来的
lossless
long-context
技术在很多具体场景上要⽐
OpenAI
效果更 好，因为⽤了⽆损压缩的技术。你可以⽤它去读⼀篇很⻓的⽂章，它可以很好地还原⼀些具体细节， 还可以内容做推理。⽤⼾⾃⼰还会发现很多场景，⽐如扔给它
50
个简历，让它根据你的要求做分析和 筛选。 要做差异化，我认为就是去看这⾥⾯的
tec 站在核爆中⼼圈，是⼀种什么样的体验？ 在这次ChatGPT引发的AI⼤爆炸中，做了⼗年堪称冷⻔的NLP（⾃然语⾔处理）的杨植麟，就处在这样 ⼀个位置。这位保送清华、程序设计课程满分的“少年天才”，在卡耐基梅隆⼤学读博⼠时，就已经 作为第⼀作者发表的关于Transformer-XL与XLNet的两篇论⽂，成为本次AI⼤模型技术能够突破的重要 ⼀环。 “先是⾮常激动，好像被苹果砸中⼀样，”杨植麟对36氪说，随即⼜陷⼊沮丧，再想到可⼲的事情还 前提 下，⽤⾃⼰的语⾔重新组织逻辑清晰的答案。 这种贯穿全⽂的强⼤理解能⼒在⼩说的测试中表现得更为明显。这⾥我们选取的是科幻⼩说《三体
1》，虽然⼩说有
20
万字，但
KIMI
能把它全部读下来，并梳理⼈物故事线等信息：
当我们问及⼩说后半部分的内容以及需要结合上下⽂理解的某些概念的引申含义时，KIMI
回答起来也 毫⽆压⼒： 既然
KIMI
展现出了如此强⼤的上下⽂记忆能⼒，那

浪潮，直到 2016 年 AlphaGo 战胜围棋世界冠军李世石。 改变人的思想和观念也许是世界上最难的事情之一。 此时此刻，我们又该如何预测这一轮 AI 浪潮对芯片产业发展的影响？这个问题便留给读 者思考了。 参考文献 [1] Jiménez D A, Lin C. Dynamic branch prediction with perceptrons [C], Proceedings HPCA 张宏波 现任基础软件中心首席科学家、 Moonbit 平台负责人，是通用程序语 言 ReScript 的作者，程序语言 OCaml 前核心开发人员。 本科毕业于清华大学电子系，在美国宾夕法尼亚大学读博期间受 Bloomberg 邀请，从事函数式语言编译器的开发工作。 97 / 111 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 文/趋境科技 相比于 2023 年的参数量快速扩张，2024

强调商用密码人才培养，鼓励行 业协会等相关角色发挥作用，进 行商用密码规范的宣传教育 详细规定了相关法律责任，对 违法行为分类，制定违法行为 相对应的具体罚款金额 其他强调点 商业密码管理条例解 读（2023.05.24） 中华人民共和国个人 信 息 保 护 法 （2021.08.20） 中华人民共和国网络 安全法（2016.11.07） 中华人民共和国密码 法（2019.10.26）

有开源公司来说，这才是真正的威胁。这对开源来说是一个真正的威胁，有可 能将开源重新变回到只适用于业余爱好者和黑客的活动。 OSCHINA 社区用户「LibreSoftc」评论： 大声和我一起读： 不论目的为何，有运行该软件的自由（自由之零）。 有研究该软件如何工作以及按需改写该软件的自由（自由之一）。取得该软件 源代码为达成此目的之前提。 有重新发布拷贝的自由，这样你可以借此来敦亲睦邻（自由之二）。