2025-04-21 18:50:50
-spaces="true">其他的。Meta的2岁Llama模型家族

2025-04-21 13:42:00
;使用Cogito，Gemma 3，DeepSeek R1，Llama 3.3，Llama 3.2，Phi 4

2025-04-15 23:50:08
://venturebeat.com/ai/meta-unleashes-its-most-powerful-ai-model-llama-3-1-with-405b-parameters/">Llama 3.1 405B

2025-04-13 11:00:00
://www.tomsguide.com/ai/the-new-llama-3-3-70b-model-has-just-dropped-heres-why-its-a-big-deal" data

2025-02-19 10:00:00
;差异。 例如，Meta的Llama

2025-01-27 10:48:00
-releasing-llama-2-open-source-ai-model-mark-zuckerberg" data-link-name="in body link">马克

2024-12-11 13:25:00
>还：

2024-12-03 10:00:37
/technology/archive/2023/08/books3-ai-meta-llama-pirated-books/675063/" target="_blank">大西

2024-10-31 16:47:00
","External link","https://qz.com/meta-second-quarter-earnings-ai-spending-llama-1851607702?_gl=1

2024-10-16 17:47:19
。Mistral AI的新款Ministral 3B和8B模型（加粗显示）在知识、常识和多语种任务方面表现出色，与谷歌(Gemma)和Meta(Llama)的大规模模型相比具有竞争力。得分越高表示性能越好

2024-10-15 00:15:00
Llama方面投入了大量资金。随着Llama技术的不断进步，Meta具备了一种独特的能力，可以弥合其硬件设备与其社交媒体互联网存在之间的差距。例如，一个人可以在Meta的太阳镜上拍照，同时将这些

2024-10-14 14:31:20
给出截然不同的答案。 论文中给出的一个例子涉及一个简单的数学问题，询问一个人在几天内收集了多少颗猕猴桃。当引入了一些猕猴桃大小的无关细节时，像OpenAI的o1和Meta的Llama这样

2024-09-27 19:34:57
人工智能模型必须具有强大的多语言能力。尽管有必要，但东南亚语境知识和语言在许多西方人工智能模型训练的数据集中仍然不足。例如，Metas Llama 2 大型语言模型 (LLM) 的训练数

2025-05-07 09:00:00
;asc_refurl=https://qz.com/meta-facebook-ai-mark-zuckerberg-books-llama-theft-1851779221&asc_source

2025-04-10 16:03:01
-2b和Llama-3-8B上测试了降低毒性的线

2025-01-08 17:46:13
://venturebeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-ai-outperforms-llama-and-qwen-on-launch/">坚持

2025-02-20 17:17:58
;中包括Meta Platform的Llama和中国DeepSeek的美洲

2025-01-11 12:15:00
;型游戏及其开源模型 Llama。选

2024-12-23 14:00:00
和 Llama 等模型提供支持。目前

2024-12-17 08:58:30
; Llama 和 ChatGPT 都提供独特的功能，普