对话硅谷连续创业者梁胜：3家公司累计10亿美金退出，Acorn Labs 如何 pivot 到 GenAI 做 GPTScript
硅谷连续创业者梁胜创办的3家公司累计被收购金额达10亿美金，其2014年创立的 Rancher Labs 融资超9000万美金、2020年以超6亿美金被 SUSE 收购，2022年他又创办 Acorn Labs。
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今日 22 条OnBoard!AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Hamel HusainAI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Hamel Husain 等人发布开源 LLM 课程 Mastering LLMs
Hamel Husain 等人发布 Mastering LLMs，把此前付费课程的讲座整理成免费开放的课程，内容覆盖评测、RAG、微调、应用构建和提示工程，由 25 位以上从业者讲授，含 40 多小时内容，并按主题、章节摘要和讲义资源做了组织。课程面向有一定 LLM 经验、想改进 AI 产品的工程师和数据科学家，官方建议把所学应用到个人项目中巩固理解。
OnBoard!AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 深度对谈顶尖 AI 开源项目：通义千问 Qwen、vLLM、OpenDevin 与中国开源力量
阿里发布通义千问 Qwen2-72B，表现全面超过 SOTA 的 Llama 3。OnBoard! 播客请到 Huggingface 工程师 Tiezhen Wang、通义千问开源负责人林俊旸、vLLM 主导人李卓翰，畅聊大模型开源生态、Agent 框架与推理基础设施。
Eugene YanAI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Open-LLMs：一份可商用 LLM 清单
Eugene Yan 整理并发布了一份可商用许可的开放 LLM 清单，其中也包含面向代码微调的模型。清单上线两天内收到 8 个 PR，新增了更多模型，并经过讨论加入了上下文字段长度列，还修正了一个实际不具备商用许可的模型。该项目计划继续与社区协作补充数据集与评测。
Next.js BlogAI 评估 · 9/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 9/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Next.js Layouts RFC：嵌套路由与布局、客户端和服务端路由
Next.js 发布 Layouts RFC，提出嵌套路由与布局、客户端和服务端两套路由机制，并针对 React 18 特性与 Server Components 设计。
Lilian Weng — Lil’LogAI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 什么是扩散模型（Diffusion Models）？
扩散模型受非平衡热力学启发，通过马尔可夫链在 T 步中向数据逐步加入高斯噪声，再学习逆向过程从噪声重建样本，与 VAE、Flow 模型不同，其隐变量维度与原始数据相同。该框架涵盖 diffusion probabilistic models（2015）、NCSN（2019）与 DDPM（2020）。
Lilian Weng — Lil’LogAI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 自监督表示学习入门：从图像失真到对比预测编码
自监督学习通过让模型从数据本身生成监督信号，避免昂贵的人工标注，学到的中间表示可迁移到下游任务。图像领域常用前置任务包括对图像块施加平移、旋转、缩放等随机变换构造代理类别，以及整图旋转预测，用 ImageNet 分类准确率衡量表示质量。文中还介绍了对比预测编码、MoCo、SimCLR、BYOL 等方法。