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Meta AI讨论了定制大型语言模型（LLMs）以适应领域特定应用的方法，提升其相关性和性能。

NVIDIA 的 NVLink 和 NVSwitch 技术提升了大型语言模型的推理能力，使多 GPU 处理更加快速和高效。

AI21 Labs 推出 Jamba 1.5，新一代大语言模型家族，利用混合架构提升推理能力和长上下文处理。

探索最佳免费语音转文字 API、人工智能模型和开源引擎，比较它们的功能、准确性和定价。

根据 together.ai 的说法，Llama 3.1 作为一个开源模型，在不同提供商中的性能表现各异，强调了基准测试的重要性。

ElevenLabs将其Turbo V2和V2.5模型的价格削减了50%，引入了新的定价计划，以惠及自助服务和企业客户。

NVIDIA 专家分享了优化大型语言模型（LLM）推理性能的策略，重点是硬件配置、资源优化和部署方法。

Mistral AI 介绍了 Pixtral 12B，这是一款最先进的多模态模型，擅长文本和图像任务，在指令跟随和推理方面表现出色。

NVIDIA NeMo 的最新增强版将 ASR 模型的速度提高了最多 10 倍，为语音识别任务优化了性能和成本效益。

NVIDIA的GH200 NVL32系统在大语言模型的首令牌生成时间性能上显示出显著改善，增强了实时AI应用。

AMD 发布了其首个小型语言模型 AMD-135M，采用推测解码技术，提升了 AI 模型的效率和性能。

深入探讨区块链数据模型：UTxO、基于账户和Sui的面向对象方法，突出它们对可扩展性、安全性和用户体验的影响。