打完“价格战”，大模型还要比什么？
文章概要：
1. 2024年云栖大会上，阿里通义千问三款主力模型再次大幅降价，最高降幅达85%。自阿里在5月率先“开卷”之后，国内大模型厂商和行业风向标OpenAI均跟进价格战。
2. 对于再次降价，阿里云CTO周靖人表示，每一次降价都是一个非常严肃的过程，要从整个产业发展，开发者、企业用户的反馈等各方面进行权衡，（降价）不是“价格战”，（大模型价格）还是太贵了。
3. 大模型企业宁愿牺牲利润也要降价，所求的正是“预期”，即牺牲短期利益来换取长期回报。
4. 阿里在近日宣布大模型再次降价后，也提出了“AI大基建”的概念。阿里云副总裁张启表示，现在的AI相当于1996年前后的互联网，当时的上网资费很贵，这也限制了移动互联网的发展，只有把资费降下来，才有可能谈未来的应用爆发。
5. 头部的大模型更不可能主动放弃价格战，让出自己的市场份额。除此以外，不少独角兽也希望凭借价格战杀出一条“生路”，部分企业也认为小模型或更具性价比。
6. 对于大模型“价格战”一事，行业也有不同的看法。零一万物创始人李开复曾表示，没有必要打疯狂的价格战，因为大模型不光要看价格，还要看技术，如果是技术不行，然后靠赔钱来做生意，（公司）不会对标这样的定价。
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2. 对于再次降价，阿里云CTO周靖人表示，每一次降价都是一个非常严肃的过程，要从整个产业发展，开发者、企业用户的反馈等各方面进行权衡，（降价）不是“价格战”，（大模型价格）还是太贵了。
3. 大模型企业宁愿牺牲利润也要降价，所求的正是“预期”，即牺牲短期利益来换取长期回报。
4. 阿里在近日宣布大模型再次降价后，也提出了“AI大基建”的概念。阿里云副总裁张启表示，现在的AI相当于1996年前后的互联网，当时的上网资费很贵，这也限制了移动互联网的发展，只有把资费降下来，才有可能谈未来的应用爆发。
5. 头部的大模型更不可能主动放弃价格战，让出自己的市场份额。除此以外，不少独角兽也希望凭借价格战杀出一条“生路”，部分企业也认为小模型或更具性价比。
6. 对于大模型“价格战”一事，行业也有不同的看法。零一万物创始人李开复曾表示，没有必要打疯狂的价格战，因为大模型不光要看价格，还要看技术，如果是技术不行，然后靠赔钱来做生意，（公司）不会对标这样的定价。
国产大模型做翻译到底哪家强？
文章概要：
1. 我国已备案上线180多个能为公众提供服务的生成式人工智能赋能大模型，语言服务行业出现了AI翻译训练师等重要的语言服务人才岗位。
2. 本文选取国内十款大语言模型，以小说《追风筝的人》中的部分段落为例进行测试，借助Python语言及国外大模型ChatGPT对它们的译文结果进行质量评估。
3. 通过算法实现了译文文本间的语义相似度计算，采用了基于词向量的余弦相似度方法，针对参考译文和待评估译文，引入了基于Sentence-BERT的语义相似度计算。
4. 借助ChatGPT-4o-Latest-128k进行评估，从主题意义、美学价值、语篇连贯性、语态与信息结构、语域复杂度五个方面综合评估翻译的文学性和准确性。
5. 以上展示的国内大语言模型具备了无需提示词即可对小说文本进行英译汉处理的能力，且翻译效果相当出色。
6. 应用人工智能大模型进行翻译工作，已成为语言服务行业的重要趋势。如何更好地利用大模型进行翻译？如何设计有效的指令，以获得理想的翻译结果？如何掌握大语言模型翻译技能？
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2. 本文选取国内十款大语言模型，以小说《追风筝的人》中的部分段落为例进行测试，借助Python语言及国外大模型ChatGPT对它们的译文结果进行质量评估。
3. 通过算法实现了译文文本间的语义相似度计算，采用了基于词向量的余弦相似度方法，针对参考译文和待评估译文，引入了基于Sentence-BERT的语义相似度计算。
4. 借助ChatGPT-4o-Latest-128k进行评估，从主题意义、美学价值、语篇连贯性、语态与信息结构、语域复杂度五个方面综合评估翻译的文学性和准确性。
5. 以上展示的国内大语言模型具备了无需提示词即可对小说文本进行英译汉处理的能力，且翻译效果相当出色。
6. 应用人工智能大模型进行翻译工作，已成为语言服务行业的重要趋势。如何更好地利用大模型进行翻译？如何设计有效的指令，以获得理想的翻译结果？如何掌握大语言模型翻译技能？
大模型必须用起来
文章概要：
1. 大模型如何提升工作效率，可在提升英语口语、编写代码、开发应用程序以及学习财务知识等方面提供帮助。
2. 介绍了常用的大模型应用，如字节豆包小言、kimi、讯飞的星火的通义。
3. 详细阐述了大模型在提升英语口语、编写代码、开发应用程序学习财务方面的具体应用和优势。
4. 总结了大模型在提升工作效率方面的巨大潜力，通过与大模型的互动，可以在轻松愉快的氛围中提升自己的能力，真正实现事半功倍的效果。
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2. 介绍了常用的大模型应用，如字节豆包小言、kimi、讯飞的星火的通义。
3. 详细阐述了大模型在提升英语口语、编写代码、开发应用程序学习财务方面的具体应用和优势。
4. 总结了大模型在提升工作效率方面的巨大潜力，通过与大模型的互动，可以在轻松愉快的氛围中提升自己的能力，真正实现事半功倍的效果。
大模型安全指的是什么？
文章概要：
1. 大模型安全风险指的是大模型系统自身的安全，如ASP LLM Top10所的10个威胁，包括提示词注入、不安全的输出处理等
2 大模型安全是指针对大模型存在的安全风险，需要相应的和产品来解决如针对大模型输入输出的装置，或者大模型本身能够识别恶意输入，并能有选择的输出
3. 用于安全的大模型是指利用大模型，增强网络安全和数据安全的产品能力，安全大模型，提供定制化的安全解读、事件调查及处置建议与安全专家一起，更进一步，直接做出响应，例如切断攻击源等
4. 大模型和LLM指的是一个东西，如果大模型指代的是大语言模型，那么就是LLM，Large Language Model。不过大模型有扩大化的趋势，说的是多模态的大模型，不仅仅是文本的生成，还有图片、语音和视频。这时候大模型就不是LLM了。英文用AI，即生成式，来指代包括大语言模型在内的各种大模型
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2 大模型安全是指针对大模型存在的安全风险，需要相应的和产品来解决如针对大模型输入输出的装置，或者大模型本身能够识别恶意输入，并能有选择的输出
3. 用于安全的大模型是指利用大模型，增强网络安全和数据安全的产品能力，安全大模型，提供定制化的安全解读、事件调查及处置建议与安全专家一起，更进一步，直接做出响应，例如切断攻击源等
4. 大模型和LLM指的是一个东西，如果大模型指代的是大语言模型，那么就是LLM，Large Language Model。不过大模型有扩大化的趋势，说的是多模态的大模型，不仅仅是文本的生成，还有图片、语音和视频。这时候大模型就不是LLM了。英文用AI，即生成式，来指代包括大语言模型在内的各种大模型
基于昇思MindSpore打造的气动外形设计大模型平台-风雷正式发布
文章概要：
1. 9月23日，“风雷”气动外形设计大模型平台在四川绵阳举办“赋能空天科技创新”博士后学术交流活动上发布
2 “风雷”大模型由中国空气动力研究与发展中心昇思ore AI框架及MindSpore Flow流体力学套件研制，用于辅助设计人员在飞行器概念设计阶段开展气动外形生成
3. 传统飞行器气动外形存在初始方案提出困难、依赖专家经验的问题，设计方案还需经历反复迭代，大大增加研发成本，制约设计效率
4.式气动外形设计平台，创新模型架构，针对点云外形数据非结构、无序、庞大、特征提取困难等特点，突破了三维气动外形特征提取重构技术，提出了隐空间特征维度优化方法
5. 生成式气动设计大模型平台基于自主创新的昇腾AI硬件与昇思框架研发，模型开发阶段昇思框架和流体力学套件MindSpore Flow提供全面的科学计算算法库和模型通用接口，提升模型开发效率
6. MindSpore是基于昇思MindSpore开发的流体仿真套件支持航空航天、船舶制造以及能源电力等行业领域的AI流，在于为广大的科研院所、企事业单位与开发者提供易用的AI计算流体仿真软件
7 未来，昇思MindSpore将携手更多伙伴、开发者推动模型创新、行业应用落地，助力人工智能产业生态加速发展
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2 “风雷”大模型由中国空气动力研究与发展中心昇思ore AI框架及MindSpore Flow流体力学套件研制，用于辅助设计人员在飞行器概念设计阶段开展气动外形生成
3. 传统飞行器气动外形存在初始方案提出困难、依赖专家经验的问题，设计方案还需经历反复迭代，大大增加研发成本，制约设计效率
4.式气动外形设计平台，创新模型架构，针对点云外形数据非结构、无序、庞大、特征提取困难等特点，突破了三维气动外形特征提取重构技术，提出了隐空间特征维度优化方法
5. 生成式气动设计大模型平台基于自主创新的昇腾AI硬件与昇思框架研发，模型开发阶段昇思框架和流体力学套件MindSpore Flow提供全面的科学计算算法库和模型通用接口，提升模型开发效率
6. MindSpore是基于昇思MindSpore开发的流体仿真套件支持航空航天、船舶制造以及能源电力等行业领域的AI流，在于为广大的科研院所、企事业单位与开发者提供易用的AI计算流体仿真软件
7 未来，昇思MindSpore将携手更多伙伴、开发者推动模型创新、行业应用落地，助力人工智能产业生态加速发展
字节憋大招，中国版Sora该有的样子！
文章概要：
1. 字节跳动发布了豆包模型家族的新成员，豆包·视频生成模型、豆包音乐模型、豆包·同声传译模型、豆包通用模型pro 和文生图模型、语音合成模型等垂类模型。
2. 全新发布的豆包视频生成模型有两款：PixelDance、weed，活动现场展示的视频生成效果令人惊叹。
3. 豆包视频生成模型基于 DiT 架构，高效的DiT融合计算单元，让视频在大动态运自由切换，拥有变焦、环绕、平摇、缩放、目标跟随等多镜头。
4. 新款豆包生成模型正在即梦AI内测版小范围测试，未来将开放给所有用户
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2. 全新发布的豆包视频生成模型有两款：PixelDance、weed，活动现场展示的视频生成效果令人惊叹。
3. 豆包视频生成模型基于 DiT 架构，高效的DiT融合计算单元，让视频在大动态运自由切换，拥有变焦、环绕、平摇、缩放、目标跟随等多镜头。
4. 新款豆包生成模型正在即梦AI内测版小范围测试，未来将开放给所有用户
大模型走进产业，生产力跃迁正当时
文章概要：
1. 9月25日，2024百度云智大会在北京举办，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖发表主题演讲。
2. 大模型和云计算紧密结合，正迅速成为新一代基础设施，带来生产力的巨大跃迁。
3. 百度智能云在算力、模型、应用等层面，携手合作伙伴，共同服务用户、帮助用户抓住机遇、引领潮流。
4. 百度智能云发布百舸AI异构计算平台4.0，极致满足客户全旅程算力需求。
5. 全新升级的千帆3.0正式发布，这是支持客户做好真实应用的“企业级”平台，为企业提供生产级的服务，进入到企业的业务流里。
6. 百度智能云基于千帆平台搭建了一些成熟应用，供用户直接使用、轻松集成。
7. 百度智能云联合行业里最专业的生态伙伴，做最后一公里的交付、培训和服务，加速产业应用创新，推进大模型在千行百业快速落地。
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2. 大模型和云计算紧密结合，正迅速成为新一代基础设施，带来生产力的巨大跃迁。
3. 百度智能云在算力、模型、应用等层面，携手合作伙伴，共同服务用户、帮助用户抓住机遇、引领潮流。
4. 百度智能云发布百舸AI异构计算平台4.0，极致满足客户全旅程算力需求。
5. 全新升级的千帆3.0正式发布，这是支持客户做好真实应用的“企业级”平台，为企业提供生产级的服务，进入到企业的业务流里。
6. 百度智能云基于千帆平台搭建了一些成熟应用，供用户直接使用、轻松集成。
7. 百度智能云联合行业里最专业的生态伙伴，做最后一公里的交付、培训和服务，加速产业应用创新，推进大模型在千行百业快速落地。
大模型走进产业，生产力跃迁正当时
文章概要：
024百度在北京举办，百度集团、百度智能云事业沈抖了题为，智能跃迁”的主题。
2 百度智能云发布了百舸AI异构计算平台4满足客户全旅程
3. 百度智能云发布了全新升级的千帆3.0，这是真实应用的“企业平台，为企业提供生产级的服务，进入到企业的业务流里。< 4. 百度智能云发布了模型支持下全新升级的曦灵数字4.0、百度智能云客悦、以及文心
5. 百度智能云联合行业里最专业的生态伙伴，做一公里的交付、培训和服务，加速产业应用创新，推进大模型在千行百业快速。
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2 百度智能云发布了百舸AI异构计算平台4满足客户全旅程
3. 百度智能云发布了全新升级的千帆3.0，这是真实应用的“企业平台，为企业提供生产级的服务，进入到企业的业务流里。< 4. 百度智能云发布了模型支持下全新升级的曦灵数字4.0、百度智能云客悦、以及文心
5. 百度智能云联合行业里最专业的生态伙伴，做一公里的交付、培训和服务，加速产业应用创新，推进大模型在千行百业快速。
AI应用元年，豆包大模型为消费电子、游戏行业注入智能化创新动能
文章概要：
1. 2024火山引擎AI创新巡展在深圳举办，豆包主力模型能力再升级，豆包·视频生成模型、包·音乐模型、豆包·同声传译模型发布
2. 截至9月，豆包大模型的日均tokens使用量已经超过13万亿，4个月的时间里tokens整体增长超过了1倍
3. 创维酷开全面引入豆包模型，更智能化产品及服务，为运营提效
4. 中手游技术中心总监彭立人分享了豆包大模型、VikingDB向量数据库在中手游《仙剑世界》游戏项目中所发挥的重要作用> 5.引擎与创维酷开、中手游的合作，令大模型能力在消费电子、游戏等行业落地应用，为用户及提供多样化的智能服务
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2. 截至9月，豆包大模型的日均tokens使用量已经超过13万亿，4个月的时间里tokens整体增长超过了1倍
3. 创维酷开全面引入豆包模型，更智能化产品及服务，为运营提效
4. 中手游技术中心总监彭立人分享了豆包大模型、VikingDB向量数据库在中手游《仙剑世界》游戏项目中所发挥的重要作用> 5.引擎与创维酷开、中手游的合作，令大模型能力在消费电子、游戏等行业落地应用，为用户及提供多样化的智能服务
成果分享 | “读懂地图”的多模态大模型MapReader
文章概要：
1. 成果负责人为中国地质（武汉）地理与信息工程学院的禹文豪教授，主要从事地图综合、空间数据挖掘及大模型等研究
2. 系统演示链接为https://www.bilibili/BV1dpszeoEew（左下“”可直接访问）
3. MapReader是一个用于分析的大型视觉语言模型，其参数规模为17B（170亿），主要由Vision Transformer 编码器和预训练的大型语言模型构成，可提供比一般视觉语言模型更详细的地图内容。为了使模型适应地图领域，收集了2000对高质量地图文本对数据进行微调。训练策略采用了LoRA微调，将LoRA应用于ViT和LLM。ViT中的附加分支通道旨在增强大模型对地图样式的理解，而LLM中的附加分支通道则专注于学习专业地图描述的风格。MapReader处理的最大目标长度为2048个tokens。预训练过程在4个A100 GPU上进行。
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2. 系统演示链接为https://www.bilibili/BV1dpszeoEew（左下“”可直接访问）
3. MapReader是一个用于分析的大型视觉语言模型，其参数规模为17B（170亿），主要由Vision Transformer 编码器和预训练的大型语言模型构成，可提供比一般视觉语言模型更详细的地图内容。为了使模型适应地图领域，收集了2000对高质量地图文本对数据进行微调。训练策略采用了LoRA微调，将LoRA应用于ViT和LLM。ViT中的附加分支通道旨在增强大模型对地图样式的理解，而LLM中的附加分支通道则专注于学习专业地图描述的风格。MapReader处理的最大目标长度为2048个tokens。预训练过程在4个A100 GPU上进行。
大模型是泡沫？刘韵洁院士：GPT已2亿用户，行业大模型是中国的出路
文章概要：
1 刘韵院士在ICT中国·20高层论坛暨国际信息通信展主论坛上以“AI推动网络发展模式创新”为题作了主旨演讲。
2. 刘韵洁院士认为AI大模型是中国不容错过的历史机遇，中国最大在行业大，是中国的出路。
3. 刘韵洁院士提出行业数据的质量如何提升、共享和流通目前发展行业大模型的挑战，需要国家力量的支持，推动行业数据的公开，把数据用的网络共享、流通，数据真正意义上的共享，才能推动的发展
. 刘韵洁院士表示，传统互联网虽然提供了很大的便捷性，但它的缺点是能不能在现有网络上开通“”做到“ 准时准点”，“尽力而为”变成“确保所需”。
5. 刘韵洁院士提到，网络发展的驱动力在于需求。当前算力发展的到端确定性，支持可编程、可重构，一体化的调度能力已在国家大科学装置-未来网络试验设施I）上得到了实现。br> 6 刘韵洁院士对未来网络技术提出了一个全新的方案：如果能够把网络的三个物理层面，即光、OTA光传输网和IP网融合起来，就可以实现网络秒级开通的需求。
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2. 刘韵洁院士认为AI大模型是中国不容错过的历史机遇，中国最大在行业大，是中国的出路。
3. 刘韵洁院士提出行业数据的质量如何提升、共享和流通目前发展行业大模型的挑战，需要国家力量的支持，推动行业数据的公开，把数据用的网络共享、流通，数据真正意义上的共享，才能推动的发展
. 刘韵洁院士表示，传统互联网虽然提供了很大的便捷性，但它的缺点是能不能在现有网络上开通“”做到“ 准时准点”，“尽力而为”变成“确保所需”。
5. 刘韵洁院士提到，网络发展的驱动力在于需求。当前算力发展的到端确定性，支持可编程、可重构，一体化的调度能力已在国家大科学装置-未来网络试验设施I）上得到了实现。br> 6 刘韵洁院士对未来网络技术提出了一个全新的方案：如果能够把网络的三个物理层面，即光、OTA光传输网和IP网融合起来，就可以实现网络秒级开通的需求。
热点追踪|百度大模型再升级！快人一步辅助企业落地AI应用
文章概要：
1. 百度智能云在云智大会上晒出大模型落地的亮眼成绩单，并宣布多项重大升级。
2. 百度大模型底层算力、模型平台、应用开发等多方面实现了全面飞跃，为企业落地AI应用带来了前所未有的机遇，同时极大地降低了企业应用AI的门槛和。
3. 百度云在AI原生应用方面也取得了显著进展，如智能客服“客悦”、曦灵数字人平台、文心快码等
4. 百度过去十余年在底层技术上积累，其在AI领域不断生根发芽，逐步成长，从底层模型到产业应用落地，百度经历了多次迭代升级，为AI技术的广泛落地奠定了坚实基础br> 5. 百度不仅在技术上发力，还启动了“文导师”计划，为文心大模型在知识传授、结果评估和反馈等指导，进一步提升大模型的专业性和实用性，加速了AI模型在特定行业的优化与升级。
6. 企业应当积极拥抱变化，把握机遇，深入了解AI技术的特点和优势，结合自身业务需求，明确AI应用的方向和重点。
7. 百度大模型的持续升级创新不仅展示了其在AI领域的领先地位，更为企业落地AI应用指明了新的。
阅读原文
2. 百度大模型底层算力、模型平台、应用开发等多方面实现了全面飞跃，为企业落地AI应用带来了前所未有的机遇，同时极大地降低了企业应用AI的门槛和。
3. 百度云在AI原生应用方面也取得了显著进展，如智能客服“客悦”、曦灵数字人平台、文心快码等
4. 百度过去十余年在底层技术上积累，其在AI领域不断生根发芽，逐步成长，从底层模型到产业应用落地，百度经历了多次迭代升级，为AI技术的广泛落地奠定了坚实基础br> 5. 百度不仅在技术上发力，还启动了“文导师”计划，为文心大模型在知识传授、结果评估和反馈等指导，进一步提升大模型的专业性和实用性，加速了AI模型在特定行业的优化与升级。
6. 企业应当积极拥抱变化，把握机遇，深入了解AI技术的特点和优势，结合自身业务需求，明确AI应用的方向和重点。
7. 百度大模型的持续升级创新不仅展示了其在AI领域的领先地位，更为企业落地AI应用指明了新的。
一键生成大片！字节跳动AI模型震撼上线，Sora不再是主角
文章概要：
1 字节跳动推出全新的PixelDance V1.和Seaweed模型，为影视行业和普通用户带来强大技术支持和高效创作工具
2. PixelDance V1.大模型能精准理解复杂文本指令，生成具备强大情感表达和故事性的片段，通过多主体互动带来前所未有的视频创作体验。
3. PixelDance V1通过先进的扩散模型训练方法，成功解决了多镜头切换时的一致性难题，赋予了普通用户导演的能力。
4. PixelDance.4支持多种比例和，为创作者提供了未有的自由度，打破了视频创作的边界。
5. 字节推出的豆包模型家族集成了13款模型，构建了完整的AIG工具生态，为企业提供了创作工具和提升生产效率的关键利器。
6. PixelDance V1.4和Seaweed模型将改变内容创作的方式，可能颠覆我们对视频制作的传统认知，迈向未来的起点。
阅读原文
2. PixelDance V1.大模型能精准理解复杂文本指令，生成具备强大情感表达和故事性的片段，通过多主体互动带来前所未有的视频创作体验。
3. PixelDance V1通过先进的扩散模型训练方法，成功解决了多镜头切换时的一致性难题，赋予了普通用户导演的能力。
4. PixelDance.4支持多种比例和，为创作者提供了未有的自由度，打破了视频创作的边界。
5. 字节推出的豆包模型家族集成了13款模型，构建了完整的AIG工具生态，为企业提供了创作工具和提升生产效率的关键利器。
6. PixelDance V1.4和Seaweed模型将改变内容创作的方式，可能颠覆我们对视频制作的传统认知，迈向未来的起点。
北京市科委主任李顺超：企业厂商联合研发是加速大模型落地的关键
文章概要：
1. 北京市科委主任李表示企业厂商联合研发是加速大模型落地的关键。
2.04年大模型在不同行业不同场景的落地开花，北京市科委通过与爱分析等单位一同联合举办首届北京行业大模型创新应用大赛等方式，对于大模型落地的难点痛点进行了总结归纳，并对行业大模型未来的加速发展有了诸多指导性建议。
3. 李顺超在“20爱分析第六届数据智能高峰论坛中致辞，分享了北京市、中关村管委会直属北京信息科技发展中心的工作。
4. 北京市科委将支持其中行业代表性强、场景需求明确、数据治理程度较好的行业用户开展联合研发项目，科研课题前补贴的方式补贴甲乙双方初期投入，推动甲乙双方迅速联合启动。
5. 市科委已于今年9月10号启动了常态化征集北京市人工智能应用场景研发平台储备的工作，不设截止日期，希望有条件的大甲方行业用户申报。
6. 针对大模型技术厂商，我们将于近期启动第二届行业大模型创新应用大赛，推动人工智能家行动在北京实施，加快行业大模型联合研发成果转化，打造标杆大模型应用。
阅读原文
2.04年大模型在不同行业不同场景的落地开花，北京市科委通过与爱分析等单位一同联合举办首届北京行业大模型创新应用大赛等方式，对于大模型落地的难点痛点进行了总结归纳，并对行业大模型未来的加速发展有了诸多指导性建议。
3. 李顺超在“20爱分析第六届数据智能高峰论坛中致辞，分享了北京市、中关村管委会直属北京信息科技发展中心的工作。
4. 北京市科委将支持其中行业代表性强、场景需求明确、数据治理程度较好的行业用户开展联合研发项目，科研课题前补贴的方式补贴甲乙双方初期投入，推动甲乙双方迅速联合启动。
5. 市科委已于今年9月10号启动了常态化征集北京市人工智能应用场景研发平台储备的工作，不设截止日期，希望有条件的大甲方行业用户申报。
6. 针对大模型技术厂商，我们将于近期启动第二届行业大模型创新应用大赛，推动人工智能家行动在北京实施，加快行业大模型联合研发成果转化，打造标杆大模型应用。
九卦 | 金融业要如何迎接大模型下半场？
文章概要：
1. 2024年百度云智大会智慧金融论坛百度智能云正式发布了升级后的开元智慧金融解决方案2.0，标志着大模型进入了真正的深水区。
2. 大模型进入下半场，企业对于生成式AI产品的选择更加务实和理性，行业场景化应用将是大模型能否真正落地的最大考验。
3. 金融业是适合大模型落地的重要行业之一，大型金融近些年也在加大对金融科技的投入力度。
4. 百度智能云开元智慧金融解决方案2.0版本现已实现了大幅升级，算力层面，以百度百舸AI异构计算平台为底座，平台层面，千帆大模型平台提供从模型服务到应用开发的端到端支持，应用层，银行保险销售助手、投研助手等实用工具全新升级。
5. 大模型技术恰恰是激活企业数字资产的最有效手段，部分中小银行也提出了AI银行、智慧银行的提法，已将AI视作零售业务新突破的杀手锏，强化机构内部的风控能力。
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2. 大模型进入下半场，企业对于生成式AI产品的选择更加务实和理性，行业场景化应用将是大模型能否真正落地的最大考验。
3. 金融业是适合大模型落地的重要行业之一，大型金融近些年也在加大对金融科技的投入力度。
4. 百度智能云开元智慧金融解决方案2.0版本现已实现了大幅升级，算力层面，以百度百舸AI异构计算平台为底座，平台层面，千帆大模型平台提供从模型服务到应用开发的端到端支持，应用层，银行保险销售助手、投研助手等实用工具全新升级。
5. 大模型技术恰恰是激活企业数字资产的最有效手段，部分中小银行也提出了AI银行、智慧银行的提法，已将AI视作零售业务新突破的杀手锏，强化机构内部的风控能力。
大模型如何赋能智慧城市新发展？
文章概要：
国家数据局近期发布的数字中国发展报告（023）》显示，我国数据要素市场化改革步伐进一步加快，经济规模持续壮大，数字技术应用场景不断拓展>2. 以人工智能为代表的数字技术被认为是引领未来战略性技术，是新一轮科技革命产业变革的核心驱动力，也被称为形成新质生产力的重要引擎
3. 大模型技术的出现，无疑给城市发展带来了更多的新期待。大模型技术凭借其强大的数据处理与学习能力，能够实时捕捉城市运行中的变化，精准预测并响应各类需求与城市发展节奏同步，为城市治理提供智能化解决方案
4. 百度发布了政务大模型解决方案2.0和政务大一体机，为大模型技术赋能城市发展提供了参考答案
5. 政务大模型解决方案2.0将为提供更加全面、智能的政务服务和管理手段，数字政府建设迈向新的高度
6.百度政务大模型解决方案2.，依托百度搜索，此次百度还联合唐山市人民政府发布了全国首个民生服务智能应用
7. 智能体的发布可以快速实现智能导办，实现在办理具体业务过程中边问边答，提高办事效率，既切实解决了民众的办事难题，也减轻了基层工作人员的压力
8. 大模型的热度已经从蔓延到城市，正在助力城市治理从“看”到“知跨越，成为建设宜居、韧性、智慧城市的重要引擎
9. 在北京海淀区，大模型技术已经为提高城市运行服务居民能力提供强有力的技术支持
10 在北京经济技术开发区，百度智能云的“基于国产可信算力的城市治理大模型全域智能训练场景”，实现了视觉大模型区级全域覆盖的治理场景
11. 随着大模型智慧城市高质量发展的推动力，城市也将像生命体一样，思考，有温度，能进化
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3. 大模型技术的出现，无疑给城市发展带来了更多的新期待。大模型技术凭借其强大的数据处理与学习能力，能够实时捕捉城市运行中的变化，精准预测并响应各类需求与城市发展节奏同步，为城市治理提供智能化解决方案
4. 百度发布了政务大模型解决方案2.0和政务大一体机，为大模型技术赋能城市发展提供了参考答案
5. 政务大模型解决方案2.0将为提供更加全面、智能的政务服务和管理手段，数字政府建设迈向新的高度
6.百度政务大模型解决方案2.，依托百度搜索，此次百度还联合唐山市人民政府发布了全国首个民生服务智能应用
7. 智能体的发布可以快速实现智能导办，实现在办理具体业务过程中边问边答，提高办事效率，既切实解决了民众的办事难题，也减轻了基层工作人员的压力
8. 大模型的热度已经从蔓延到城市，正在助力城市治理从“看”到“知跨越，成为建设宜居、韧性、智慧城市的重要引擎
9. 在北京海淀区，大模型技术已经为提高城市运行服务居民能力提供强有力的技术支持
10 在北京经济技术开发区，百度智能云的“基于国产可信算力的城市治理大模型全域智能训练场景”，实现了视觉大模型区级全域覆盖的治理场景
11. 随着大模型智慧城市高质量发展的推动力，城市也将像生命体一样，思考，有温度，能进化
华为云Stack 5大方案助力政企云上跃迁
文章概要：
1. 华为云Stack 8.5混合云新版本正式发布，提供14类120+业界最多的本地云服务以及5大核心方案，携手政企在智能化领域跃迁新高度。
2. 华为云Stack业界首个大模型混合云，提供完整AI生产链，积淀30多个专业服务，全流程赋能行业大模型落地，帮助企业一站式建设专属大模型。
3. 华为云Stack数据要素流通解决方案，为数据找企业，也为企业找数据，一站式融合数据开发与治理，为行业高质量供数。
4. 华为主机上云，围绕核心平迁、核心组件替换、核心重构三大上云路线，通过软硬协同突破关键技术，高可用、易运维、敏捷的云上新核心。
5. 华为了新型互联网参考架构，在传统工业数据采集和治理，融入大模型的能力，并以联接汇聚全场景生产要素，让智能触达工业角落。
6. 华为CodeArts软件开发生产线，沉淀华为30多年IPD研发工具和经验企业建立协同研发体系，实现应用的敏捷创新。
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2. 华为云Stack业界首个大模型混合云，提供完整AI生产链，积淀30多个专业服务，全流程赋能行业大模型落地，帮助企业一站式建设专属大模型。
3. 华为云Stack数据要素流通解决方案，为数据找企业，也为企业找数据，一站式融合数据开发与治理，为行业高质量供数。
4. 华为主机上云，围绕核心平迁、核心组件替换、核心重构三大上云路线，通过软硬协同突破关键技术，高可用、易运维、敏捷的云上新核心。
5. 华为了新型互联网参考架构，在传统工业数据采集和治理，融入大模型的能力，并以联接汇聚全场景生产要素，让智能触达工业角落。
6. 华为CodeArts软件开发生产线，沉淀华为30多年IPD研发工具和经验企业建立协同研发体系，实现应用的敏捷创新。
卓然学“术” | AI大模型全景图：带你了解当下主流模型与规范详解
文章概要：
1. 介绍了AI大模型的概念和应用领域，包括自然语言处理、图像和视频分析助手和聊天机器人的服务；
2. 介绍了市面上一些主流的大模型，如ChatGPT、Claude、文心一言、kimi、通义等；
3. 阐述了大模型使用注意事项，包括AI大模型应该被视为辅助工具，严禁使用AI生成虚假或伪造的数据等。
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2. 介绍了市面上一些主流的大模型，如ChatGPT、Claude、文心一言、kimi、通义等；
3. 阐述了大模型使用注意事项，包括AI大模型应该被视为辅助工具，严禁使用AI生成虚假或伪造的数据等。
60条数据就能教会大模型知识问答! | 探索大模型在问答任务上的微调策略
文章概要：
1. 文章聚焦于问答任务，通过一系列实验深入分析监督微调阶段LLMs在问答任务中的表现。
2. 仅用60条数据，LLMs便能充分激活所具备的知识，高质量地完成问答任务，而不同的数据选择则可能导致截然不同的结果。
3. 论文设计了一种多模板补全机制，能够可靠地评估预训练LLMs对不同知识的记忆程度。
4. 论文对来自三个不同模型家族的四个LLMs进行了广泛的实证分析，解决了关于微调LLMs用于QA任务的三个关键问题。
5. 论文发现了在QA任务中使用不同数据或不同基座LLMs微调的内在差异，为制定更有效的微调策略提供了新的见解。
6. 论文计划进一步探索微调LLMs用于QA任务的潜在机制，以更深入解释这些研究结果。
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2. 仅用60条数据，LLMs便能充分激活所具备的知识，高质量地完成问答任务，而不同的数据选择则可能导致截然不同的结果。
3. 论文设计了一种多模板补全机制，能够可靠地评估预训练LLMs对不同知识的记忆程度。
4. 论文对来自三个不同模型家族的四个LLMs进行了广泛的实证分析，解决了关于微调LLMs用于QA任务的三个关键问题。
5. 论文发现了在QA任务中使用不同数据或不同基座LLMs微调的内在差异，为制定更有效的微调策略提供了新的见解。
6. 论文计划进一步探索微调LLMs用于QA任务的潜在机制，以更深入解释这些研究结果。
开源大模型技术路线及趋势
文章概要：
1. 开源大模型技术路线及趋势的三个维度：大模型研发力量、旗舰开源模型形态/模态、时间线。br> 2. 核心观察：学术机构及创业公司式微，科技大厂主导开源大模型；大模型公司逐渐回归商业；前沿开源大模型，国外仍由llama引领，由qwen引领。
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海比研究院：2027年中国大模型应用市场将突破1000亿元
文章概要：
1. 海比研究院报告称中国大需求启动，规模迅速扩大，202预计25亿元。
2. 报告指出大模型应用市场涉及定制化解决方案、垂直领域产品、集成与部署、维护与更新等价值链接。
3. 2023年大模型兴起带动新一轮AI投资增长，大模型平台投资占大部分，80%。
. 大模型市场但厂商数量多，单个厂商体量与实力一般不大；大模型数量少但实力非凡。
5. 海比2025年大模型更加完善，202年应用达到436亿元202年突破1000亿元。<>6. 大模型应用主要有AIGC助理、 Agent、身智能、行业应用等五大类别。
7. 当前市场份额占比最大的是AIGC，包含文本、图像视频、代码、音乐、PPT、分析与报表、3D、翻译及其他。
8. 海比研究院认为类似Kimi等助理、东软考勤伙伴等数字员工等AI Agent将成为大模型应用的爆款。
9. 海预计模型将在20左右基本成熟带动应用更大范围普及，进入真正的级增长，直至市场
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2. 报告指出大模型应用市场涉及定制化解决方案、垂直领域产品、集成与部署、维护与更新等价值链接。
3. 2023年大模型兴起带动新一轮AI投资增长，大模型平台投资占大部分，80%。
. 大模型市场但厂商数量多，单个厂商体量与实力一般不大；大模型数量少但实力非凡。
5. 海比2025年大模型更加完善，202年应用达到436亿元202年突破1000亿元。<>6. 大模型应用主要有AIGC助理、 Agent、身智能、行业应用等五大类别。
7. 当前市场份额占比最大的是AIGC，包含文本、图像视频、代码、音乐、PPT、分析与报表、3D、翻译及其他。
8. 海比研究院认为类似Kimi等助理、东软考勤伙伴等数字员工等AI Agent将成为大模型应用的爆款。
9. 海预计模型将在20左右基本成熟带动应用更大范围普及，进入真正的级增长，直至市场
聚焦大模型前沿进展，多模态大模型标准研制有序推进
文章概要：
1. 多模态模型在多个行业具有广泛场景，为推动其高质量发展，中国信通院人工智能研究所召开了多模态大模型沙龙暨标准首次研讨会。
2. 中国院人工智能研究所前期已开展多个技术方向的标准制定工作，《多模态大技术》标准研制工作，该标准主要包含算法模型优越度和应用服务成熟度两个能力域。
3. 与会专家详细研讨了《多模态大技术要求标准，来自腾讯和中国移动的两位专家就多模态大模型的技术、现实应用以及未来发展等议题进行了主题分享。
4. 标准编写组将继续完善，并持续向各方单位广泛征集修订意见。
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2. 中国院人工智能研究所前期已开展多个技术方向的标准制定工作，《多模态大技术》标准研制工作，该标准主要包含算法模型优越度和应用服务成熟度两个能力域。
3. 与会专家详细研讨了《多模态大技术要求标准，来自腾讯和中国移动的两位专家就多模态大模型的技术、现实应用以及未来发展等议题进行了主题分享。
4. 标准编写组将继续完善，并持续向各方单位广泛征集修订意见。
大模型是泡沫？刘韵洁院士：GPT已2亿用户，行业大模型是中国的出路
文章概要：
1. 刘韵洁院士认为大模型浪潮或机会来了以后不能错过，错过以后就无转机，我国最大的是在行业大模型，目前行业数据的质量提升、共享和流通是挑战，需要政府出面公开行业数据，把数据用安全的网络能够共享起来、流通起来。
2. 刘韵洁院士认为数据基础设施是为了数据共享，包括网络、算力、流通和安全而这就是为了推动AI的发展。
3. 刘韵洁院士认为未来网络宽带的发展，要增加新功能，包括端到端的、整个网络支持可编程、可重构的能力、整个网络资源要实现的调度。
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2. 刘韵洁院士认为数据基础设施是为了数据共享，包括网络、算力、流通和安全而这就是为了推动AI的发展。
3. 刘韵洁院士认为未来网络宽带的发展，要增加新功能，包括端到端的、整个网络支持可编程、可重构的能力、整个网络资源要实现的调度。
大模型让汽车“开窍”了：吉利汽车强势入场，3 年AI布局从车圈里“杀出来”
文章概要：
1. 吉利汽车研究院人工智能中心主任陈勇表示，大模型让汽车从出行属性变成社交属性，带来了很大的想象空间。
2. 吉利汽车在2021年开始策划自研大模型，今年1月推出了全栈自研的全球首个汽车行业全场景AI大模型星睿大模型，并陆续应用在银河L6、银河L7等车型中。
3. 吉利汽车在构建数据集、算力、算法等方面花费了很多精力，同时也在思考如何将汽车行业的经验数据融入到大模型中。
4. 吉利星睿AI大模型可以看作是一个综合的模型平台，其中包含了语言大模型、多模态大模型、数字孪生大模型3大基础模型，并由此衍生出NLP语言大模型、NPDS研发大、多模态感知大模型、多模态生成大模型、AI DRIVE大模型、数字生命大模型6大能力模型。
5. 吉利在智能座舱、语音交互、多模态输入等方面做了很多尝试，同时也在思考如何在汽车中构建各种垂类模型并落地应用。
6. 吉利汽车构建了星睿智能体平台来提升组织效能，员工可以使用智能体应用来更好地完成工作任务。
7. 陈勇认为，具身智能是未来的一个重要方向，汽车也可以看作是具身智能的一个雏形。
8. 大模型上车后，整个都在等一个现象级产品的出现，但现在没人知道是什么。
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2. 吉利汽车在2021年开始策划自研大模型，今年1月推出了全栈自研的全球首个汽车行业全场景AI大模型星睿大模型，并陆续应用在银河L6、银河L7等车型中。
3. 吉利汽车在构建数据集、算力、算法等方面花费了很多精力，同时也在思考如何将汽车行业的经验数据融入到大模型中。
4. 吉利星睿AI大模型可以看作是一个综合的模型平台，其中包含了语言大模型、多模态大模型、数字孪生大模型3大基础模型，并由此衍生出NLP语言大模型、NPDS研发大、多模态感知大模型、多模态生成大模型、AI DRIVE大模型、数字生命大模型6大能力模型。
5. 吉利在智能座舱、语音交互、多模态输入等方面做了很多尝试，同时也在思考如何在汽车中构建各种垂类模型并落地应用。
6. 吉利汽车构建了星睿智能体平台来提升组织效能，员工可以使用智能体应用来更好地完成工作任务。
7. 陈勇认为，具身智能是未来的一个重要方向，汽车也可以看作是具身智能的一个雏形。
8. 大模型上车后，整个都在等一个现象级产品的出现，但现在没人知道是什么。
一窥AI大模型奥秘：技术前沿与产业应用双轮驱动
文章概要：
1. AI的竞争是技术体系的竞争，依赖于云的基础设施。
2. OpenAI GPT系列的命名变化代表技术路线的变化，大模型训练类似于炒菜，在于如何将数据从训练阶段引入推理阶段。
3. AI框架持续升级，整合transform等框架，更高效的解决方案，以提升模型性能。
4. 构建智算集群成为关键，万卡集群不再是简单的硬件堆砌而是要求高效协同工作。美国在这方面领先，英伟达已部署10万卡集群，虽然具体数字存疑，但万卡级别已成为全球竞争的基础。
5. 芯片与云服务的结合成为提升利用效率的重要途径。
6. 开源框架、社区（如Hugging Face）及模型的快速发展，促进了全球技术交流产业合作，阿里通义大模型的开源便是其中亮点，其在全球社区影响力迅速提升。
7. 从互联网企业上云到传统企业数字化转型，再到如今的AI云，云计算正迎来第三次浪潮，全栈优化AI基础设施，Maas（AI大模型服务平台）成为企业AI应用的重要支撑。
8. AI大模型应用场景涵盖消费者、软件、工业及科学四大领域，展现了AI大模型的广泛应用潜力。
9. 一切硬件将被大模型驱动，软件将被重构，数据将被激活，这三大趋势预示着AI大模型对未来社会的深刻影响
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2. OpenAI GPT系列的命名变化代表技术路线的变化，大模型训练类似于炒菜，在于如何将数据从训练阶段引入推理阶段。
3. AI框架持续升级，整合transform等框架，更高效的解决方案，以提升模型性能。
4. 构建智算集群成为关键，万卡集群不再是简单的硬件堆砌而是要求高效协同工作。美国在这方面领先，英伟达已部署10万卡集群，虽然具体数字存疑，但万卡级别已成为全球竞争的基础。
5. 芯片与云服务的结合成为提升利用效率的重要途径。
6. 开源框架、社区（如Hugging Face）及模型的快速发展，促进了全球技术交流产业合作，阿里通义大模型的开源便是其中亮点，其在全球社区影响力迅速提升。
7. 从互联网企业上云到传统企业数字化转型，再到如今的AI云，云计算正迎来第三次浪潮，全栈优化AI基础设施，Maas（AI大模型服务平台）成为企业AI应用的重要支撑。
8. AI大模型应用场景涵盖消费者、软件、工业及科学四大领域，展现了AI大模型的广泛应用潜力。
9. 一切硬件将被大模型驱动，软件将被重构，数据将被激活，这三大趋势预示着AI大模型对未来社会的深刻影响
“AI大模型”最具想象空间的黑马，毛利率超90%，底部盘整5年，股价有望翻倍！
文章概要：
1. AI大模型的进展：大模型性能接近GPT-4，多模态能力成熟。
2. 百度千帆大模型平台日均调用量超过7亿次，累计帮助用户精了3万个大模型，并基于这些大模型开发出了超过70万个企业级应用。
3. 技术创新：模型架构与算法优化，关键技术突破。
4. 中国AI大模型行业前景巨大：贝恩公司最新科技报告预测，全球AI产品市场将持续，预计202年规模将触及9900亿美元。
5. 相关概念股梳理：拓尔思股份、亿嘉和、万兴科技、昆仑万维、易点天下。
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2. 百度千帆大模型平台日均调用量超过7亿次，累计帮助用户精了3万个大模型，并基于这些大模型开发出了超过70万个企业级应用。
3. 技术创新：模型架构与算法优化，关键技术突破。
4. 中国AI大模型行业前景巨大：贝恩公司最新科技报告预测，全球AI产品市场将持续，预计202年规模将触及9900亿美元。
5. 相关概念股梳理：拓尔思股份、亿嘉和、万兴科技、昆仑万维、易点天下。
[LLM-合集-01] 行业大模型从训练到落地应用的过程
文章概要：
1. OpenAI发布ChatGPT后，海内外厂商加速布局基础大模型和布局。大模型通常分两步：通过预训练形成基础模型；针对特定领域做。
2. 国内多家厂商陆续推出基础大模型自身业务或寻找行业伙伴落地。未来，模型厂商为各行业的AI基础能力供应方，赋能万物，拥有极大的空间。
4. 百度文心模型与各行业企业联手，在通用大模型上学习行业特色数据与知识，建设行业基础设施。
5. 华为的大模型层级主要指的是华为盘古系列AI大模型的架构。这个架构可以分为三个层级：L0大、L1大模型、L2模型。<> 6. 基础模型，通常指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，更复杂模型和架构的组件。以下是一些常见的基础模型介绍：全连接神经网络卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、自编码器、Transformer模型、支持向量机、决策树。
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2. 国内多家厂商陆续推出基础大模型自身业务或寻找行业伙伴落地。未来，模型厂商为各行业的AI基础能力供应方，赋能万物，拥有极大的空间。
4. 百度文心模型与各行业企业联手，在通用大模型上学习行业特色数据与知识，建设行业基础设施。
5. 华为的大模型层级主要指的是华为盘古系列AI大模型的架构。这个架构可以分为三个层级：L0大、L1大模型、L2模型。<> 6. 基础模型，通常指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，更复杂模型和架构的组件。以下是一些常见的基础模型介绍：全连接神经网络卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、自编码器、Transformer模型、支持向量机、决策树。
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大语言模型会成为自动驾驶的灵丹妙药吗？也谈模块化方法和端到端方案~
文章概要：
1. 本文对大语言模型（LLM）在自动驾驶（AD）中的应用进行了深入分析，包括探索其在模块化和端到端方法中的优化策略，特别关注LLM如何解决当前解决方案中存在的问题和挑战。
2. 文章讨论了LLM在AD中的应用，包括感知、预测、规划和控制等方面，并分析了其优势和局限性。
3. 文章认为，LLM在AD中的应用具有巨大潜力，但也面临着一些挑战，如模型响应时间、对物理世界缺乏了解、隐私和安全考虑等。
4. 文章指出，LLM在AD中的应用需要解决一些技术和伦理问题，如模型的可解释性、数据隐私和安全等。
5. 文章认为，LLM在AD中的应用需要与其他技术相结合，如传感器、控制算法等，以实现的性能。
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2. 文章讨论了LLM在AD中的应用，包括感知、预测、规划和控制等方面，并分析了其优势和局限性。
3. 文章认为，LLM在AD中的应用具有巨大潜力，但也面临着一些挑战，如模型响应时间、对物理世界缺乏了解、隐私和安全考虑等。
4. 文章指出，LLM在AD中的应用需要解决一些技术和伦理问题，如模型的可解释性、数据隐私和安全等。
5. 文章认为，LLM在AD中的应用需要与其他技术相结合，如传感器、控制算法等，以实现的性能。
多模态大模型Llama 3.2 发布！
文章概要：
1. Meta 发布了新一代 Llama 模型，包括支持图像推理任务的 11B 和 90B 模型，以及可在边缘和移动设备上运行的轻量级模型 3.2 1B 和 3B。
2. Meta 还发布了 Llama Stack Distribution，可将多个 API 提供商打包在一起以便模型方便地调用各种工具或外部模型。
3. Meta 发布了最新的安全保障措施，包括 Llama Guard 3 11B Vision 和优化后的 Llama Guard 3 1B。
4. Llama 3.2 最大的两个模型 11B 和 90B 都支持图像推理，包括文档级的图表理解、图像描述和视觉定位任务。
5. 轻量级的 1B 和 3B 版本都是纯文本也能力。<> 6. Meta 对 1B 和 3B 模型进行了剪枝和蒸馏，使它们成为首批能够在设备上高效运行的轻量级 Llama 模型。
7. Meta 发布了 Llama Stack 发行版，包括 Llama CLI、多语言客户端代码、Llama Stack Distribution Server 和 Agents API Provider 的 Docker 容器等。
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2. Meta 还发布了 Llama Stack Distribution，可将多个 API 提供商打包在一起以便模型方便地调用各种工具或外部模型。
3. Meta 发布了最新的安全保障措施，包括 Llama Guard 3 11B Vision 和优化后的 Llama Guard 3 1B。
4. Llama 3.2 最大的两个模型 11B 和 90B 都支持图像推理，包括文档级的图表理解、图像描述和视觉定位任务。
5. 轻量级的 1B 和 3B 版本都是纯文本也能力。<> 6. Meta 对 1B 和 3B 模型进行了剪枝和蒸馏，使它们成为首批能够在设备上高效运行的轻量级 Llama 模型。
7. Meta 发布了 Llama Stack 发行版，包括 Llama CLI、多语言客户端代码、Llama Stack Distribution Server 和 Agents API Provider 的 Docker 容器等。
技术进击，革新升级——《大模型在汽车行业的典型应用与品牌推荐》研究发布
文章概要：
1. 生成式AI迎来突破性技术进展，行业已有超过90%的企业开始进行相关的技术试点或，已有40开始自身的模型训练。
2. IDC正式发布了《大模型在汽车行业典型应用与品牌推荐》，在研究中有如下重点发现大模型典型应用场景，当前大模型已经全面赋能汽车产业全链路并形成了典型的应用场景。
3. 从部署现状看，车企对于大模型部署可以分为场景入手、统一大模型两条路径
4. 多数车企以应用入手的建设路径为主，首先以大模型应用在某一部门试点为，验证大模型的能力。阶段，将大模型能力在多、多场景进行。阶段，全面引入大模型能力，不仅关注技术提供商在大模型技术上的区别，也关注在数据资源、业务理解的上的差异，根据场景需求技术产品特性可能布局多类大模型产品。
5. ID评估了众多厂商的大模型能力并给出产品对应的推荐厂商。最终，阿里云、地平线、火山引擎、华为云科大轻舟智航、云科技入选本次报告。同时，IDC对已经在大模型领域率先展开探索的车企进行调研评估，筛选具有代表性车企与典型场景进行推荐，入选车企包括，法拉利埃安、、小鹏和中国一汽。
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2. IDC正式发布了《大模型在汽车行业典型应用与品牌推荐》，在研究中有如下重点发现大模型典型应用场景，当前大模型已经全面赋能汽车产业全链路并形成了典型的应用场景。
3. 从部署现状看，车企对于大模型部署可以分为场景入手、统一大模型两条路径
4. 多数车企以应用入手的建设路径为主，首先以大模型应用在某一部门试点为，验证大模型的能力。阶段，将大模型能力在多、多场景进行。阶段，全面引入大模型能力，不仅关注技术提供商在大模型技术上的区别，也关注在数据资源、业务理解的上的差异，根据场景需求技术产品特性可能布局多类大模型产品。
5. ID评估了众多厂商的大模型能力并给出产品对应的推荐厂商。最终，阿里云、地平线、火山引擎、华为云科大轻舟智航、云科技入选本次报告。同时，IDC对已经在大模型领域率先展开探索的车企进行调研评估，筛选具有代表性车企与典型场景进行推荐，入选车企包括，法拉利埃安、、小鹏和中国一汽。
软件推送 | “读懂地图”的多模态大模型MapReader
文章概要：
1. 成果负责人是中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院的禹文豪教授。
2. 系统演示链接为https://www.bilibili.com/video/BV1pszeoEew。
3. MapReader是一个用于地图分析的大型视觉语言模型，其参数规模为1主要由ViT编码器和预训练的LLM，使用了EVA2-CLIP-E作为ViT编码器，Vicuna1.5-7B作为LLM，并收集了2000对高质量的地图文本对数据进行微调，训练策略采用了LoRA微调。
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2. 系统演示链接为https://www.bilibili.com/video/BV1pszeoEew。
3. MapReader是一个用于地图分析的大型视觉语言模型，其参数规模为1主要由ViT编码器和预训练的LLM，使用了EVA2-CLIP-E作为ViT编码器，Vicuna1.5-7B作为LLM，并收集了2000对高质量的地图文本对数据进行微调，训练策略采用了LoRA微调。
全网最细｜大模型Pretrain的关键点
文章概要：
1. 这篇文章介绍下如何从零到一进行pretrain工作，包括背景、数据、训练、评估等环节。
2. 背景篇介绍了自研pretrain模型的意义，包括掌握技术能力、满足特定需求、提升模型效果等。
3. 数据篇包括数据爬取、清洗、去重、配比、顺序、流水线、实验等环节，每个环节都有相应的方法和注意事项。
4. 训练篇包括Tokenizer、模型结构、参数、训练框架、技巧等环节，每个环节都有相应的选择和建议。
5. 评估篇包括PPL、Benchmark、概率探针等环节，每个环节都有相应的方法和注意事项。
6. 总结篇强调了每个环节的重要性，并感谢了饭搭子的赞助。
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2. 背景篇介绍了自研pretrain模型的意义，包括掌握技术能力、满足特定需求、提升模型效果等。
3. 数据篇包括数据爬取、清洗、去重、配比、顺序、流水线、实验等环节，每个环节都有相应的方法和注意事项。
4. 训练篇包括Tokenizer、模型结构、参数、训练框架、技巧等环节，每个环节都有相应的选择和建议。
5. 评估篇包括PPL、Benchmark、概率探针等环节，每个环节都有相应的方法和注意事项。
6. 总结篇强调了每个环节的重要性，并感谢了饭搭子的赞助。
百度沈抖：大模型谁先用起来，谁就抢占先机
文章概要：
1. 2022年各地区各部门高效统筹疫情防控和经济社会发展，全年工业生产总体稳定，新动能继续成长。
2 2023是大模型从技术变革走向产业变革的关键一年，大模型与云计算紧密结合，正在成为的基础设施<> 3. 大模型及其相关系统，在短短内，正在迅速成为为新一代的基础设施，变革速度前所未有。<> 4. GPU集群有三个特征：极致规模、极致高密和极致。
5. 企业用户模型训练需求猛增需要的集群规模也越来越
6. 进入规模化训练阶段，的就是稳定性。
7. 模型训好了之后就是推理，也就是模型在各个场景被用起来的阶段。<> 8 大模型的爆发，离不开便捷、高效大模型工具链和应用开发平台
9 过去一年，尽管充满不确定性，但我们看到了一个确定的未来。那就是大模型正在加速深入生产力场景，成为企业获得竞争优势的关键要素。
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2 2023是大模型从技术变革走向产业变革的关键一年，大模型与云计算紧密结合，正在成为的基础设施<> 3. 大模型及其相关系统，在短短内，正在迅速成为为新一代的基础设施，变革速度前所未有。<> 4. GPU集群有三个特征：极致规模、极致高密和极致。
5. 企业用户模型训练需求猛增需要的集群规模也越来越
6. 进入规模化训练阶段，的就是稳定性。
7. 模型训好了之后就是推理，也就是模型在各个场景被用起来的阶段。<> 8 大模型的爆发，离不开便捷、高效大模型工具链和应用开发平台
9 过去一年，尽管充满不确定性，但我们看到了一个确定的未来。那就是大模型正在加速深入生产力场景，成为企业获得竞争优势的关键要素。
多模态大模型合作案例
文章概要：
1. 9月20日生数科技和华为云、瑞莱全面合作协议。
2. 三方将共同推动多模态大模型的发展打造安全、的人工智能应用新范式。
. 生数科技致力打造世界领先多模态大模型，瑞莱智慧聚焦人工智能安全和垂类大模型应用，华为云是国内领先的云。
4. 此前，生数科技、华为云与瑞莱已通过紧密合作建立了良好的互信合作关系。此次携手，标志着在人工智能发展领域的迈入新的阶段。
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2. 三方将共同推动多模态大模型的发展打造安全、的人工智能应用新范式。
. 生数科技致力打造世界领先多模态大模型，瑞莱智慧聚焦人工智能安全和垂类大模型应用，华为云是国内领先的云。
4. 此前，生数科技、华为云与瑞莱已通过紧密合作建立了良好的互信合作关系。此次携手，标志着在人工智能发展领域的迈入新的阶段。
Kimi 背后的长文本大模型推理实践：以 KVCache 为中心的分离式推理架构
文章概要：
1. 月之暗面高级研发工程师唐飞虎在AICon全球人工智能开发与应用大会上发表了关于Kimi智能助手背后的推理加速方案的演讲。
2. 演讲内容包括长文本推理的瓶颈问题、优化策略、Mooncake的实践以及上下文缓存的应用等方面。
3. Mooncake采用了以KVCache为中心的分离式推理架构，将预填充和解码阶段分开处理，提高了长文本推理的效率。
4. 上下文缓存技术通过引入“公共上下文”的概念，降低了交互成本，提高了响应速度和效率。
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2. 演讲内容包括长文本推理的瓶颈问题、优化策略、Mooncake的实践以及上下文缓存的应用等方面。
3. Mooncake采用了以KVCache为中心的分离式推理架构，将预填充和解码阶段分开处理，提高了长文本推理的效率。
4. 上下文缓存技术通过引入“公共上下文”的概念，降低了交互成本，提高了响应速度和效率。
【渤士说 星投顾】AI大模型行业介绍
文章概要：
1. 大商业模式：大模型收费模式可以总结为API、订阅广告、定制化四种，从AI产品商业化程度来看，端变现模式更加清晰，C端大多数产品仍然以免费为主；
2. 产业链分析：大模型的技术可分为基础、技术层层应用层和终端层五个层次，基础层涉及硬件基础设施和数据、算力、算法模型三大核心要素，技术层主要涉及模型构建，能力层、应用层及用户层在基础层和技术层的支持下，AI大模型拥有了文字、音频、图像、、代码、策略、多模态生成能力等，具体应用于金融、电商、传媒、教育、游戏、医疗、工业、政务等领域；
3. AI大模型应用落地：202年11月OpenAI发布ChatGPT以来，科技巨头积极推出各类应用来吸引客户，目前比较主流的应用包括聊天机器人、编程工具、生产力工具等。
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2. 产业链分析：大模型的技术可分为基础、技术层层应用层和终端层五个层次，基础层涉及硬件基础设施和数据、算力、算法模型三大核心要素，技术层主要涉及模型构建，能力层、应用层及用户层在基础层和技术层的支持下，AI大模型拥有了文字、音频、图像、、代码、策略、多模态生成能力等，具体应用于金融、电商、传媒、教育、游戏、医疗、工业、政务等领域；
3. AI大模型应用落地：202年11月OpenAI发布ChatGPT以来，科技巨头积极推出各类应用来吸引客户，目前比较主流的应用包括聊天机器人、编程工具、生产力工具等。
盘点已问世的中医药大语言模型
文章概要：
1. 中医药是中国传统科学的瑰宝，传承创新发展中医药是新时代中国特色社会主义事业的重要内容。现如今，为推动中医药的现代化、智能化发展，多个中医药大模型已经问世。文章对已公开的中医药大语言模型进行了盘点。
2. 首个中医药大语言模型—‘‘仲景’’，是受古代中医学巨匠张仲景深邃智慧启迪，专为传统中医领域打造的预训练大语言模型。由复旦大学张文强教授、王壟博士后等人共同指导。
3. 2024年1月，天大智图（天津）科技有限公司的中医药大语言模型——“海河·岐伯”大模型开放内测。该模型系统以中医典籍为核心，抽取四库全书医家类资料、传统中医文献与权威中医药学资料的文本素材，以中医药领域的基本概念、知识、理论、疾病、药物、方剂等为节点，形成完整的知识图谱。
4. 2024年3月，华东师范大学举办的“AI 赋能下的未来药学产学研发展论坛”大会上发布了“数智岐黄”中医药大模型。该模型是由华东师范大学、上海中医药大学、华理工大学、海军军医大学等多家单位及全国重点实验室联合开发。
5. 在2024年5月召开的数智赋能大健康产业新质生产力暨国际发展论坛上，天士力医药发布了《数智中药——现代中药的数智化发展白皮书》，紧接着重磅推出聚焦中药产业创新研发的“数智本草”大模型。
6. TCMLLM由北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能团队开发的中医药大语言模型项目，旨在通过大模型方式实现中医临床辅助诊疗（病证诊断、处方推荐等）中医药知识问答等任务，推动中医知识问答、临床辅助诊疗等领域的快速发展。
7. ShenNong-TCM由华东师范大学团队完成，旨在推动LLM在中医药领域的发展和落地，提升LLM的在中医药方面的知识与回答医学咨询的能力，同时推动大模型赋能中医药传承。
8. 2024年4月12日，由成都中医药大学、北京百度网讯科技有限公司、太极集团有限公司、天府中药城等单位联合开发的全球首个中药全产业链大模型——本草智库在第二届“千种本草基因组计划”研讨会上发布。
9. 华为中医药大模型于2024年1月23日正式亮相。浙江九为健康科技股份有限公司与华为云计算技术有限公司在华为深圳总部签署了中医药大模型全面深化合作协议，共同推出了这一创新性的中医药大模型。
10. 亳州与华为公司强强联合，充分利用华为算力、算法优势，亳州中医药政策、区域、资源、数据优势，打造首个中医药产业大模型——华佗中医药大模型。
11. 2023年7月28日下午，由国内数智中医行业的领军企业南京大经中医药信息技术有限公司研发的“岐黄问道·大模型”在南京江北新区产业技术研创园隆重发布。
12. 2024年6月27日，科大讯飞正式对外发布讯飞星火大模型V4.0，以及在医疗、教育、商业等多个领域的人工智能应用。
13. 2023年8月12日，全国首个公开发布的中医GPT—“聪宝素问”，在第九届中国中医药信息大会上正式上线2.0版本。
14. 2024年4月10日，在第三届中医药高质量发展大会暨新时代中医药高质量发展战略研讨会上，由国家超级计算天津中心联合现代中医药海河实验室及天津中医药大学、天津大学、信创海河实验室等团队合作研发的“天河灵枢大模型”装置正式发布。
15. 2023年12月28日，中医药广东省实验室第一届学术委员会第一次会议暨首届横琴中医药科技创新大会在横琴粤澳深度合作区举行。会上，正式启动了中医药横琴大模型和中药新药智能自动化融合创新平台。
阅读原文
2. 首个中医药大语言模型—‘‘仲景’’，是受古代中医学巨匠张仲景深邃智慧启迪，专为传统中医领域打造的预训练大语言模型。由复旦大学张文强教授、王壟博士后等人共同指导。
3. 2024年1月，天大智图（天津）科技有限公司的中医药大语言模型——“海河·岐伯”大模型开放内测。该模型系统以中医典籍为核心，抽取四库全书医家类资料、传统中医文献与权威中医药学资料的文本素材，以中医药领域的基本概念、知识、理论、疾病、药物、方剂等为节点，形成完整的知识图谱。
4. 2024年3月，华东师范大学举办的“AI 赋能下的未来药学产学研发展论坛”大会上发布了“数智岐黄”中医药大模型。该模型是由华东师范大学、上海中医药大学、华理工大学、海军军医大学等多家单位及全国重点实验室联合开发。
5. 在2024年5月召开的数智赋能大健康产业新质生产力暨国际发展论坛上，天士力医药发布了《数智中药——现代中药的数智化发展白皮书》，紧接着重磅推出聚焦中药产业创新研发的“数智本草”大模型。
6. TCMLLM由北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能团队开发的中医药大语言模型项目，旨在通过大模型方式实现中医临床辅助诊疗（病证诊断、处方推荐等）中医药知识问答等任务，推动中医知识问答、临床辅助诊疗等领域的快速发展。
7. ShenNong-TCM由华东师范大学团队完成，旨在推动LLM在中医药领域的发展和落地，提升LLM的在中医药方面的知识与回答医学咨询的能力，同时推动大模型赋能中医药传承。
8. 2024年4月12日，由成都中医药大学、北京百度网讯科技有限公司、太极集团有限公司、天府中药城等单位联合开发的全球首个中药全产业链大模型——本草智库在第二届“千种本草基因组计划”研讨会上发布。
9. 华为中医药大模型于2024年1月23日正式亮相。浙江九为健康科技股份有限公司与华为云计算技术有限公司在华为深圳总部签署了中医药大模型全面深化合作协议，共同推出了这一创新性的中医药大模型。
10. 亳州与华为公司强强联合，充分利用华为算力、算法优势，亳州中医药政策、区域、资源、数据优势，打造首个中医药产业大模型——华佗中医药大模型。
11. 2023年7月28日下午，由国内数智中医行业的领军企业南京大经中医药信息技术有限公司研发的“岐黄问道·大模型”在南京江北新区产业技术研创园隆重发布。
12. 2024年6月27日，科大讯飞正式对外发布讯飞星火大模型V4.0，以及在医疗、教育、商业等多个领域的人工智能应用。
13. 2023年8月12日，全国首个公开发布的中医GPT—“聪宝素问”，在第九届中国中医药信息大会上正式上线2.0版本。
14. 2024年4月10日，在第三届中医药高质量发展大会暨新时代中医药高质量发展战略研讨会上，由国家超级计算天津中心联合现代中医药海河实验室及天津中医药大学、天津大学、信创海河实验室等团队合作研发的“天河灵枢大模型”装置正式发布。
15. 2023年12月28日，中医药广东省实验室第一届学术委员会第一次会议暨首届横琴中医药科技创新大会在横琴粤澳深度合作区举行。会上，正式启动了中医药横琴大模型和中药新药智能自动化融合创新平台。
2024年中国金融大模型产业发展洞察报告
文章概要：
1. 随着AI技术的聚集融合，AIGC技术的实践效用迎来了行业级大爆发。通用大模型技术的成熟推动了新一轮行业生产力变革，在投入提升与政策扶植的双重作用下，以大模型技术为底座、结合专业化金融能力的金融大模型产品应运而生。
2. 多技术聚积融合推动大模型能力逐步完善，实现从“专用智能→通用智能→专业化智能”的模式转变。
3. 大模型技术特征与金融业务数智化需求具有较高适配度，如何低运营成本的获取高价值大模型服务是金融行业大模型应用关注的核心问题。
4. 由通用大模型基座、专用模型工具链、私域业务场景训练三部分组成的完整金融大模型产品构建体系。
5. 国内通用大模型市场迎来“百模大战”时代，泛化能力的应用与专业能力的增强将成为通用大模型服务金融行业的两大主流方式。
6. 工具链作为通用大模型与垂类大模型间的桥梁，以便捷灵活的工具模块助力金融大模型建设降本增效。
7. 大模型在特定信息域的定制化训练将全面提升其垂类业务场景的应用表现，数据信息的专业性与群体特征的捕捉能力将成为业务适配的关键。
8. 以通用大模型为底座的金融大模型构建体系，在具备成本控制与同频迭代优势的同时保留了产品的差异化、个性化竞争空间。
9. 经由模型结构优化、专用功能增强与业务能力提升的金融大模型产品在资源需求、生成效率与问题解决专业度方面具有较强优势。
10. “小而精”的结构特征在保障金融大模型产品灵活度的同时，降低了产品后续使用的维护迭代门槛，提升产品的普适性。
11. 金融机构对于技术产品合规性、实践能力与稳定性的要求将指引供给端产业迭代方向；分工协作、强强结合或将成为未来产业发展的主流模式。
12. 数据合规应用与成本、成效间的权衡将成为影响垂类大模型实践效果的重要因素，边缘部署与轻量化建设或将成为金融大模型产品构建新趋势。
13. 以大模型能力为基础，构建具备环境感知、自主理解、决策制定与执行行动力的AI Agent智能体，推动大模型能力的落地应用。
14. 加深技术产品间的协同应用，实现由非决策场景向决策场景的过渡，承担更重要的金融投资角色；技术、业务与合规方面的应用困境仍需重视。
阅读原文
2. 多技术聚积融合推动大模型能力逐步完善，实现从“专用智能→通用智能→专业化智能”的模式转变。
3. 大模型技术特征与金融业务数智化需求具有较高适配度，如何低运营成本的获取高价值大模型服务是金融行业大模型应用关注的核心问题。
4. 由通用大模型基座、专用模型工具链、私域业务场景训练三部分组成的完整金融大模型产品构建体系。
5. 国内通用大模型市场迎来“百模大战”时代，泛化能力的应用与专业能力的增强将成为通用大模型服务金融行业的两大主流方式。
6. 工具链作为通用大模型与垂类大模型间的桥梁，以便捷灵活的工具模块助力金融大模型建设降本增效。
7. 大模型在特定信息域的定制化训练将全面提升其垂类业务场景的应用表现，数据信息的专业性与群体特征的捕捉能力将成为业务适配的关键。
8. 以通用大模型为底座的金融大模型构建体系，在具备成本控制与同频迭代优势的同时保留了产品的差异化、个性化竞争空间。
9. 经由模型结构优化、专用功能增强与业务能力提升的金融大模型产品在资源需求、生成效率与问题解决专业度方面具有较强优势。
10. “小而精”的结构特征在保障金融大模型产品灵活度的同时，降低了产品后续使用的维护迭代门槛，提升产品的普适性。
11. 金融机构对于技术产品合规性、实践能力与稳定性的要求将指引供给端产业迭代方向；分工协作、强强结合或将成为未来产业发展的主流模式。
12. 数据合规应用与成本、成效间的权衡将成为影响垂类大模型实践效果的重要因素，边缘部署与轻量化建设或将成为金融大模型产品构建新趋势。
13. 以大模型能力为基础，构建具备环境感知、自主理解、决策制定与执行行动力的AI Agent智能体，推动大模型能力的落地应用。
14. 加深技术产品间的协同应用，实现由非决策场景向决策场景的过渡，承担更重要的金融投资角色；技术、业务与合规方面的应用困境仍需重视。
恒生大模型新品WarrenQ 2.0来了！
文章概要：
1. 2024年9月26日，大WarrenQ 2.0。
2 作为前沿科技企业，恒生电子及子聚源参与第三届全球数字博览会。
3 恒生聚源副总经理白雪将在数贸会上进行“大模型加持下的智能投研”演讲，并发布智能投研平台全新升级版Warren 2.0。
4. WarrenQ自推出，历经多次升级迭代，目前已与多家机构达成探索合作。
5. WarrenQ2.基于大模型技术，实现数智能力升级，经典功能大幅提升新功能推出
6. 金融投研大模型基座所采用的预训练数据集，拥有超过20的数据积累，涵盖350万篇文本，以及100TB结构化数据，其中精调数据集达到100万+调记录。
7. 金融数据源可实时丰富数据库，涵盖国际宏观、中国宏观、经济、经营、区域经济数据等具备交易级别的数据准确度和。
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2 作为前沿科技企业，恒生电子及子聚源参与第三届全球数字博览会。
3 恒生聚源副总经理白雪将在数贸会上进行“大模型加持下的智能投研”演讲，并发布智能投研平台全新升级版Warren 2.0。
4. WarrenQ自推出，历经多次升级迭代，目前已与多家机构达成探索合作。
5. WarrenQ2.基于大模型技术，实现数智能力升级，经典功能大幅提升新功能推出
6. 金融投研大模型基座所采用的预训练数据集，拥有超过20的数据积累，涵盖350万篇文本，以及100TB结构化数据，其中精调数据集达到100万+调记录。
7. 金融数据源可实时丰富数据库，涵盖国际宏观、中国宏观、经济、经营、区域经济数据等具备交易级别的数据准确度和。
成果分享 | “读懂地图”的多模态大模型MapReader
文章概要：
1. 成果负责人为中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院的禹文豪教授，主要从事综合、数据挖掘及大模型等研究
2. 系统演示链接https://www.bilibili.com/video/BV1dpszeoEew
3. MapReader是一个用于地图分析的大型视觉语言模型，由Vision Transformer 编码器和预训练的大型语言模型构成，参数规模为17B使用EVA2-CLIP-E作为ViT编码器，Vicuna1.5-7BLLM，收集了2对的地图文本对进行微调，训练策略采用了LoRA微调
4. MapReader处理的最大目标长度为2048个，预训练个A00 GPU上进行
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2. 系统演示链接https://www.bilibili.com/video/BV1dpszeoEew
3. MapReader是一个用于地图分析的大型视觉语言模型，由Vision Transformer 编码器和预训练的大型语言模型构成，参数规模为17B使用EVA2-CLIP-E作为ViT编码器，Vicuna1.5-7BLLM，收集了2对的地图文本对进行微调，训练策略采用了LoRA微调
4. MapReader处理的最大目标长度为2048个，预训练个A00 GPU上进行
肖仰华：大模型行业落地的问题与对策
文章概要：
1. 李强总理指出人工智能技术必须与实体行业深度融合，赋能千行百业，这对大模型尤其重要。然而，在过去一年半的时间里，大模型在行业落地过程中遇到了诸多问题。
2. 大模型行业应用面临的挑战包括：在处理开放性闲聊方面表现出色，但在复杂决策领域仍存在诸多不足，如幻觉现象、领域知识匮乏和难以控制等问题。
3. 解决方案与发展路径包括：合理定位大模型，持续向大模型注入领域行业知识，将企业流程进行解耦，探索大模型的行业落地模式，注重完善大模型的数据科学和数据工程，建立大模型的数据治理体系，解决大模型的幻觉，系统性地提升大模型的认知能力，建立健全的评测体系，推进智能体的落地。
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2. 大模型行业应用面临的挑战包括：在处理开放性闲聊方面表现出色，但在复杂决策领域仍存在诸多不足，如幻觉现象、领域知识匮乏和难以控制等问题。
3. 解决方案与发展路径包括：合理定位大模型，持续向大模型注入领域行业知识，将企业流程进行解耦，探索大模型的行业落地模式，注重完善大模型的数据科学和数据工程，建立大模型的数据治理体系，解决大模型的幻觉，系统性地提升大模型的认知能力，建立健全的评测体系，推进智能体的落地。
“中国版Sora”再落一子，火山引擎如何赢战中国AI大模型下半场？
文章概要：
12豆包·视频生成模型正式登场，该模型基于全新DiT扩散模型架构，能够精准理解复杂prompt，实现多个主体运动的复杂交互，保持多镜头切换内容的一致性，且具备高保真高美感的影视级生成水准，可用于电商营销、城市文旅、动画教育、微短剧等多个场景。
2. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
3. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
4. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大万亿，4个月时间里整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。6. 豆包大模型产品：引擎正加速豆包大模型产品和方案落地截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创br>7. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大大模型日均Tokens使用已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过1场景实践验证，3外部企业共创。
8.大模型产品和方案加速落地：火山引擎大模型产品和方案落地，截至今年9豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
9. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，3+行业外部企业深度共创。
10. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
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2. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
3. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
4. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大万亿，4个月时间里整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
8.大模型产品和方案加速落地：火山引擎大模型产品和方案落地，截至今年9豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
9. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，3+行业外部企业深度共创。
10. 豆包大模型产品和方案加速落地：火山引擎正加速豆包大模型产品和方案落地，截至今年9月，豆包大模型的日均Tokens使用量已经超过1.3万亿，4个月时间里Tokens整体增长超过10倍，经过字节跳动内部50+真实业务场景实践验证，30+行业外部企业深度共创。
大模型与AI终端发展趋势
文章概要：
1. 大模型产业正步入快速发展阶段，强劲的增长潜力与广阔的应用前景。
2. 随着人工智能技术的不断进步，AI大模型技术正呈现出云计算与人工智能深度融合、模型架构与算法持续优化、强调生态构建与协同发展、强调安全与隐私保护的发展趋势。
3. 为了降低大模型的应用门槛，市场上涌现出越来越多的标准化、模块化大模型产品。
4. AI大模型为智能终端带来了全新的智能化体验，智能终端在AI大模型的赋能下，能够实现更加智能化的交互和服务。
5. 当下AI终端领域在快速发展的同时，也面临着多方面的挑战与问题，尤其在端侧算力、性能功耗以及安全隐私等方面尤为突出。
阅读原文
2. 随着人工智能技术的不断进步，AI大模型技术正呈现出云计算与人工智能深度融合、模型架构与算法持续优化、强调生态构建与协同发展、强调安全与隐私保护的发展趋势。
3. 为了降低大模型的应用门槛，市场上涌现出越来越多的标准化、模块化大模型产品。
4. AI大模型为智能终端带来了全新的智能化体验，智能终端在AI大模型的赋能下，能够实现更加智能化的交互和服务。
5. 当下AI终端领域在快速发展的同时，也面临着多方面的挑战与问题，尤其在端侧算力、性能功耗以及安全隐私等方面尤为突出。
多模态大模型最全综述导读
文章概要：
1. 文章对微软多模态大模型最全综述进行了简单导读，指出网上现有解读内容干货较多但较长，难以看完。文章提供了一个快捷目录，包括章节分布和内容解读。
2. 论文从已完善和前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究视觉理解、视觉生成、统一视觉模型、LLM加持的多和多模态。
3. 文章对论文的具体内容进行了解读，包括语言或视觉多模态的开发路线、多模态中经典的5个问题。其中，语言或视觉多模态的开发路线包括任务特定模型、预训练模型、统一模型和通用辅助模型。多模态中经典的5如何学习视觉表示、如何做视觉生成、如何不基于大语言模型训练一个通用视觉模型、如何训练多模态大语言模型和如何为大语言模型链接一个多模态专家。
阅读原文
2. 论文从已完善和前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究视觉理解、视觉生成、统一视觉模型、LLM加持的多和多模态。
3. 文章对论文的具体内容进行了解读，包括语言或视觉多模态的开发路线、多模态中经典的5个问题。其中，语言或视觉多模态的开发路线包括任务特定模型、预训练模型、统一模型和通用辅助模型。多模态中经典的5如何学习视觉表示、如何做视觉生成、如何不基于大语言模型训练一个通用视觉模型、如何训练多模态大语言模型和如何为大语言模型链接一个多模态专家。