今日AI-大模型-2024年10月14日

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ECCV 2024 最佳论文候选！PointLLM：使大语言模型理解点云

文章概要：

1 文章介绍了PointLLM，旨在让大型语言模型理解点云数据，提供超越二维视觉数据的途径，强大的点云编码器和LLM融合几何、外观语言信息。
2. PointLLM是多模态大语言模型由香港的研究团队提出，能够根据Prompt处理彩色点云信息，生成符合任务目标的响应。
3. PointLLM采用预训练的点云编码器将点云编码为Token，并将其映射到LLM模型的潜在空间中，采用两阶段策略进行训练。
4. 本文提出的点云文本指令跟随数据自动生成技术采用了Cap3D大型点云数据集和GPT-4模型来实现。
5. 本文提出的方法主要解决了如何在大规模的点云注释数据集中自动生成指令跟随数据的问题。
7. 本文提出了一种新的模态语言模型MLLM），用于三维物体点，并提出了一个大型数据集和两个基准测试，以及全面的评估框架。
8.的主要贡献提出了一种新的MLLM模型，即PointLLM，用于理解三维物体点云。
9. 未来的研究方向包括增强PointLLM以支持点云生成，以便支持交互式三维内容创建，并利用PointLLM自动产生高质量的三维对象描述，以实现文本到三维生成。
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目前拿来就能用的AIGC大模型有哪些？

文章概要：

1. 《一本书读懂大模型：技术创新、商业应用产业变革》介绍了AI的发展历程、的演变、核心技术、建设、行业应用、体系、治理问题以及未来展望等多个方面。br> 2.AICEO被解雇后又回归，OpenAI预测超级人工智能将在0年内出现。
3 决策式AI和生成式AI是人工智能领域的两大重要分支，有着不同关键技术。
4.，我国的行业大模型主要集中在医疗、金融和传媒游戏三大行业。
5. 到202年初，国内发布的大模型超过300个，10亿级以上规模的大模型超过100个。
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自然语言处理：大模型理论与实践

文章概要：

1. 自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能交叉领域中的关键技术，目标是使计算机能够理解、解释、生成人类语言，对科学技术、文化教育、经济社会发展具有重大意义
2. 自然语言处理的研究存在规则方法与统计方法，以来，以ChatGPT为的生成式预训练对话人工智能技术（大语言模型）取得了令人瞩目的进展
3 幻影视界分享的人工智能AI大模型行业研究报告《自然语言处理：模型理论与（预览版》，报告版权方/来源：西南财经大学&电子科技大学
4. 本报告共计：450页，完整版PDF电子版报告下载方式见文末
5. 研究报告内容摘要如下：神经概率语言模型由Bengio等人于2003年提出，是将深度神经网络应用于语言模型领域的早期工作之一
6. 预训练语言模型通过在大规模未标记文本数据上进行自监督学习，来预先训练通用的语言表示
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苹果发文质疑：大语言模型根本无法进行逻辑推理

文章概要：

1 苹果公司发文质疑大语言模型的逻辑推理通过GSM-Symbolic基准对多个模型进行评估，发现模型在数值或名字变化时波动大，且问题难度提升时表现迅速下降。
. 研究团队认为当前大语言缺乏真正的逻辑推理能力更多是在基于训练数据中的模式进行匹配。
3. 即使是简单的变化，如调整问题中的数值，也能导致模型准确率下降10%。而当增加一个但无关的子句时，性能下降幅度甚至高达65%br4. 研究团队从5个方面说明了为何他们认为大语言模型不具备形式推理：GSM8K的当前并不可靠、名称数字变动敏感性、问题难度的增加导致表现急剧下降、无关子句对性能的巨大影响规模和计算能力并不能根本问题。
5. 研究人员表示，总体而言，这项研究没有发现大语言模型具备正式的逻辑推理能力，它们的行为更像是复杂的模式匹配，很脆弱，以至于简单改变名字就能导致结果变化约10%。
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苹果研究员质疑大模型！我们测试了6款，发现了4大真相

文章概要：

1. 苹果研究员质疑大模型的数学推理能力，认为大模型不具备真正的推理能力。
2. 为了验证苹果研究员的观点，文章对6款大模型进行了测试，包括GPT-4o、讯飞星火大模型、豆包、Kimi、文心3.5和GPT-4o mini。
3. 测试结果显示，文心大模型3.5在第一轮测试中未能得出正确答案，而在第二轮测试中表现出色；其他大模型在第一轮测试中表现较好，但在中未能正确理解“到达”的含义；在第三轮测试中，所有大模型均未能给出正确答案。
4. 文章认为，大模型的表现受到多种因素的影响，包括参数量、数据量、语言和生活习惯等。<> 5. 文章还认为，大模型距离人类智能还很远，不要轻信“AI威胁论”。
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红杉资本：套壳才是应用层王道，o1改变了大模型行业，年度行业报告更新

文章概要：

1. 红杉资本的报告聚焦在AI创业和模型发展的探讨上，对于接下来的创业和投资趋势有很多预测，强烈推荐一读。
2. 生成式AI市场早期曾有一个假设：某个单一的模型公司将变得极其强大，足以整合所有其他应用。然而，到目前为止，这一预测被证明是错误的。
3. 两年前，许多应用层公司被嘲笑为“只是GPT-3上的套壳”。如今，这些套壳被证明是构建持久价值的唯一可靠方法之一。最初的“wrappers（套壳）”已经演变成“认知架构”。5. 如果AI带来的变革与SaaS类似呢？AI的机会是否不仅仅是“销售工作”，还有可能取代现有的软件？
6. 在特定领域中，获取真实世界的数据并构建领域和应用特定的认知架构仍然是一个巨大的挑战。这意味着，在解决现实世界中多样化问题时，“最后一公里”的应用提供商可能更具优势。
7. 在生成式AI革命进入第二个年头时，研究正从“快速思考（System 1）”转向“慢速思考（System 2）”，也就是从迅速生成预训练结果转向推理过程中进行深度思考。这一转变为一系列全新的型应用程序打开了大门。
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腾讯广告基于混元大模型的生成式召回落地实践

文章概要：

1. 腾讯广告推荐大基于的丰富，挖掘协同语义实现广告推荐效果的提升。将大语言模型的自然语言语义与广告推荐大模型协同语义深入结合，应用于广告系统，有广阔的想象空间。
2. 广告系统采用召回、粗排、精排的漏斗架构，召回作为漏斗的最上游，肩负自选择用户感兴趣广告集合的，适合作为首先入手的环节。
3. 腾讯广告基于混元大模型的生成式首个的场景，已经应用腾讯广告广告投放（.0），助力广告主的竞价投放。5. 腾讯广告技术团队，是一支在广告领域深耕多年的硬核技术团队，技术领域涵盖推荐算法、数据挖掘、数据科学、多模态基础模型、AIGC、机器学习平台、高性能系统架构等诸多前沿领域，助力腾讯广告成为“企业全域经营伙伴”，帮助广告主实现数字化营销增长
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人工智能大模型教育场景应用优秀案例

文章概要：

1. 山东工艺美术学院以学科交叉、产教融合为切入点，开展人工智能赋能设计教育教学改革，探索“人工智能设计教育”的新模式、方法，全面推进设计学科在教育内容和育人方式两个层面的数字化转型。
2. 学校启动“AI for Design：人工智能赋能专业建设”教学改革成立设计，打造通识课程，编写系列教材，搭建应用服务平台，建设现代产业学院。
3. 学校以“AI+设计”为核心理，探索AIGC在课程中的融入应用，取得众多跨学科融合的创新创作成果。
4. 学校以“数字媒体技术”新增专业建设为契机，引进专家和教师，加强现有教师队伍的培训，构建虚拟育人，聚拢多元化师资，为培养工、艺兼备的创新型、复合型人才奠定基础。
5. 学校启动“山东省人工智能设计服务平台”建设，构建面向全省设计艺术专业师生以及相关行业从业者的，涵盖教育、研究和产业应用的综合性人工智能服务平台。
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AI新洞察 | 潘毅：AIGC大模型赋能生物医药

文章概要：

1. 潘毅院士发表主题演讲《AIGC大模型赋能生物医药》，给出在大模型时代下的冷静思考，以及在人工智能赋能医疗行业的、突破和创新，代表了未来机器学习的新方向与人工智能技术的新成果
. 未来的重点不应仅仅是开发的大，而应是更好地利用这些模型
3. 潘毅院士提到，华为大是通过功能划分，涵盖了视觉、自然等多个方面。同时他还进一步阐述大模型的概念如煤炭、医疗等行业模型，更高层次的场景应用
4. 提出可以将三个小组合成一个大“三个臭皮匠，合成一个诸葛亮”。组合模型的优势在于成本效益高，因为不需要训练数据
5.医疗应用领域，美国有一个案例，一名儿童的母亲带他咨询了位医生，但均未能，也未提出有效的治疗。最终，她在ChatGPT上输入了的症状，如感冒、鼻塞、等，ChatGPT了一个症状分析和方案
6. 当一位母亲在医院面临众多问题时，自闭症与哪些因素相关，将这些问题输入到通用的AI模型如文心一言或ChatGPT中，得到的回答往往不尽如人意。这是因为这些模型在处理自然语言专业问答方面存在局限性
. AI在制药流程中的同样昂贵且耗时但其在各个阶段都具有潜在的应用价值例如利用病例数据库和蛋白质数据库等>8. 潘院士的分享为与会者了关于AIGC和大模型在生物医药领域应用的深刻见解，以及对未来发展方向的预测。他的不仅为行业提供了新的，也为AI技术在医疗领域的应用提供了宝贵的
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交通大模型专题汇总

文章概要：

1. 大模型是指基于大数据和技术，通过对海量数据进行深度学习和模型，从而得到的一种高度精简和抽象化的模型，具有极强的泛化能力和自适应能力
2. 交通大模型则是指将大模型技术应用于交通领域，通过分析和优化交通数据以及预测未来的交通流量，从而提高交通效率，减少交通拥堵，并助力城市的可持续发展
3. 在实际应用中，交通大模型可以为交通管理部门提供决策支持，例如在交通规划、智能交通信号控制、公共交通优化等方面
4. 同时，也可以为智能提供有价值的支持和参考，例如通过分析实时数据和预测交通流量，可以为自动驾驶车辆的路径规划和决策提供重要依据
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中国移动研究院联合北京公司及产业伙伴发布中国移动大模型产业创新基地（北京）首批标杆应用

文章概要：

1. 10月1日，202中国移动全球合作伙伴大会人工智能技术及产业创新论坛上中国移动研究院携手中国移动北京公司产业伙伴共同发布大创新北京）首批应用。
2. 中国移动大模型产业创新基地（北京中国移动研究院和中国移动北京公司联合建设运营，目前已建成“算力+平台+模型+数据”全栈开放资源。
3. 本次论坛面向产业重磅发布了中国移动大模型产业创新基地（北京）首批标杆应用，包括打造“智问、智写、智看”顾问，构建微观世界探索助理等。
4. 未来，大产业创新基地将与更多合作伙伴携手，推动大模型技术产业化应用与创新。
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最活跃！200个大模型，6亿用户，10大国产AI大模型都有谁？

文章概要：

1. 我国生成式服务大模型的注册用户超过6亿，企业数量超过4500家，备案并上线为公众提供服务的生成式人工智能大模型200个。
2. 权威部门根据数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力为衡量标准，评出2年中国十大最火大，包括腾讯混元大模型、科大讯飞星火认知大模型、阿里云通义千问文心一言、昆仑万维天工3.5、商汤科技日日新SenseNova、智谱AIM-4、中科闻歌雅意2.0、奇虎30脑大模型、华为盘古大模型。
3. 我国生成式AI大模型主要集中于头部企业有：腾讯、百度、科大讯飞、阿里巴巴、商汤科技、昆仑万维、华为等。
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吴晓波对话百度沈抖：打开一张19个月的大模型成绩单

文章概要：

1. 文章主要讲述了吴晓波与百度沈抖的对话，内容涉及百度智能云大模型的发展迭代、产业应用、基础设施建设以及未来大模型生态的发展。
2. 对话中提到，百度智能云大模型在过去一年多的时间里取得了显著的进步，从原来的尝鲜、体验，变成了真正要把大模型用到实际的生产环境中。
3. 文章还提到，大模型的能力在持续提升，中国的大模型从第一天开始就特别追求它的应用效果，智能云大模型已经在能源制造、交通政府等领域取得了很好的应用效果。
4. 对话中还提到，大模型的通用性和泛化能力很强，它可以把原来的点状创新串起来，形成一个很厚的，各个行业的发展提供支持。
5. 文章最后提到，中国和美国在人工智能赛道上会产生不同的特点，中国最大的特点就是应用场景多，应用驱动。
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AI大模型从单模态向多模态发展，引领人工智能发展新方向|原理与优势

文章概要：

1. 203年OpenAI发布GPT-4系列多模态版本，是人工智能应用的一个里程碑事件
2.以来，AI大模型和逐渐从文本扩展至更多模态，掀起了多模态大研发热潮和广泛应用
3.，SuperCLUE发布10月中文多模态测评基准，以腾讯混元为代表的国产多模态模型已在部分细分任务上具备领先优势
4. 现阶段，AIGC大模型从单向多模态发展已成为行业共识。“大数据+大+多模态”是改变当前单一模型对应单一任务研发范式，多模态大模型将成为不同领域的共性平台技术
6. 多模态大模型MMLM）是一种基于的机器学习技术，其核心是将媒体数据（文本、和视频等）进行融合，通过学习不同模态之间的关联，实现更加智能化信息处理> 7. 多模态大模型的技术优势包括高信息丰富度、强上下文感知、鲁棒性稳定性更优
8. 多模态AI技术引领人工智能的发展方向，融合多种数据类型，提供更智能的解决方案。目前MMLM在3D数字员工、助手与个性化交互、医疗诊断与辅助决策等多元化场景已深入应用，以显著的智优势了工作质效
9. 随着模态深度融合与智能交互进一步发展、模态实现自适应与优化以及跨模态迁移学习的突破，的多模态AI系统将变得更加智能、自适应和强大，推动各行各业的进程
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车圈大模型落地竞速：从好用到易用，从尝鲜到常用

文章概要：

1. 全民AI需求爆发，大模型成为推动产业升级的重要引擎，但在汽车行业，大模型还未实现最广泛地落地，上车效果也和理想状态存在差距。
2. 多家车企把大模型上车作为重要卖点，但大模型上车速度和效果还有待提升，在生产制造、研发设计、营销售后等环节，也对大模型存在更加广泛而深刻的需求。
3. 抓住汽车需求场景，满足用户多样化需求是大模型企业突围的关键方向，火山引擎能够打造满足用户个性化需求的智能体方案，提升用户用车场景下的效率和体验，为企业打造智能化护城河。
4. 火山引擎为车圈提供了强大的豆包大模型系列，以及扣子专业版等完备的应用开发工具，豆包大模型也成为了AI原生应用生长的肥沃土壤。
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大模型落地路线图研究报告(附下载)

文章概要：

1. 大模型落地路线图附下载）
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【他山之石】Big Model weekly | 每周最新大模型论文分享

文章概要：

1. 本文介绍了Reward-Rust RLHF框架，旨在解决基于奖励模型（RM-based）的对齐方法的依赖带来的挑战，通过纳入贝叶斯奖励模型集成（BRME）来模拟奖励函数的不确定性集合，从而仔细平衡性能和稳健性。
2. 本文提出了一种解决方案，即通过人类视频生成从网络数据中预测运动信息，并将机器人策略条件化在生成的视频中，以实现泛化。
3. 本文提出了两个主要贡献：对VQGANs进行实证和系统的检查，从而形成了一个现代化的VQGAN；提出了一种新颖的无需嵌入的生成网络，在位标记上操作。
4. 本文介绍了“编程每一个示例”（PROX），这是一个新颖的框架，将数据优化视为编程任务，使模型能够通过生成和执行细粒度操作（如字符串规范化）来优化语料库，这些操作针对每个单独的示例进行规模化处理。br>5. 本文探索了上下文检索方法在医疗保健领域的边界，优化了它们的组成部分，并将性能与开放和封闭的替代方案进行了基准测试。
6. 本文介绍了MaskLLM，这是一种可学习的剪枝方法，它在LLMs中建立了半结构化（或称为“N:M”）稀疏性，旨在减少推理过程中的计算开销
7. 本文介绍了LLaVA-3D，这是一个简单而有效的框架，利用LLaVA强大的二维理解先验，LLaVA-3D有效地适应了LLaVA，用于三维场景理解，而不损害二维理解能力。
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一文彻底搞懂大模型实战 - 文本到SQL（Text2SQL）

文章概要：

1. Text2SQL技术，即将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL的技术，正在迅速成为数据库查询的一个关键工具。它使得非技术用户能够自然语言与数据库进行交互，极大地提高了数据库操作的便捷性和效率。br>2. Text2SQL数据集是指一类专门用于训练Text2SQL（文本到SQL）模型的数据集合。Text2SQL数据集通常包含大量的自然语言查询（如问题或指令）和对应的SQL查询语句。这些对构成了模型学习的基础，使模型能够学会将自然语言转换为SQL查询。
3. 基于大语言模型的Text2SQL主流实战方法是什么？主要包括两种：（）基于Text2SQL结合业务进行微调；（2）开箱即用SQL Agent结合业务整合到应用。
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深度走访硅谷：大模型行业泡沫已显现

文章概要：

1. 大模型行业泡沫正在显现，目前行业面临技术和商业化路线困局，包括数据困局和算力困局。
2. 文章认为，大模型行业的发展需要解决数据和算力的问题，同时需要借鉴互联网时代的思考，探索新的商业模式和技术路线。
3. 文章建议，投资策略可以暂时围绕上下层垂直整合的应用展开，同时需密切观察、等待真正的平台/操作系统的出现。
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大模型还能让我们望梅止渴多久？｜智能周报

文章概要：

1. 诺贝尔物理学奖和化学奖砸向人工智能领域，意味着其已经根本性地改变了我们生活和科学体系的方方面面，但对于眼下基于大模型展开的众多人工智能生意，帮助有限
2. 特斯拉布置和渲染了一片颇具未来感的人机风情社区，但其股价却下跌了近10%，这提示我们，我们没有准备好的东西还有很多，从技术到监管，以及我们的各种组织形态本身
3. 自动驾驶和大模型都还没有真的令人放心，Character AI彻底放弃了自研大模型，OpenAI也日益动荡
4. 软件篇：Character AI放弃开发大模型，MiniMax上线图生视频功能，Kimi推出探索版，效仿OpenAI o1的分步推理，纯鸿蒙系统开启公测
5. 硬件篇：特斯拉计划2026年推出4种自研电池，采用干法工艺，Waymo同现代汽车合作生产Robotaxi，此前曾与极氪合作，特斯拉发布首款自动驾驶出租车Cybercab，AMD发布新款人工智能芯片MI325X，与英伟达竞争，字节发布首款AI硬件——一款可以呼唤大模型的耳机
6. 钱与人才流动：OpenAI联创Dur Kingma加入Anthropic，Sora负责人之一Tim Brooks加入DeepMind，OpenAI任命新的后训练主管，又有一名元老离职
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探索智能纪元：大模型的起源、现状与未来

文章概要：

. 人工智能领域的大模型技术发展迅速，在自然语言处理、图像处理、音频处理等领域取得了显著成就。
2. 大模型的发展得益于算法创新、计算能力提升和大规模数据集的出现。
3. 大模型在技术层面的发展有大语言模型和多模态大模型两个主要方向。
4. 国内科技企业在大模型领域的探索也不甘落后，如百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通义千问”等。
5. 大模型发展有大语言模型和多模态大模型两个主要方向。
6. 大模型的挑战包括模型大小与数据规模的权衡、网络架构的创新、提示上下文推理、知识更新、可性、隐私安全性和数据偏见等。
7. 大模型的未来趋势包括模型规模与效率的平衡、知识的深度融合、具身智能的探索、可解释性与可信度。
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烧钱、耗费资源、难以盈利，被持续唱衰的大语言模型在艰难中倔强前行

文章概要：

1. 本文探讨了大语言模型的发展前景，指出其面临的技术局限性和商业挑战。文章认为，虽然大语言模型在自然语言处理方面取得了显著进展，但它并不是通往AGI的桥梁，并且在技术上存在预训练不能实时学习、记忆缺乏动态整合能力、无法进行实时动态调整、能源效率与可持续性差、缺乏可塑性与动态适应等局限性。
2. 文章还分析了资本市场和应用市场对生成式AI的看法，指出一些投资机构对生成式AI的前景持保留态度，认为其存在泡沫破裂的风险。在应用市场，一些研究机构也对生成式AI的效果表示怀疑，认为其需要仔细分析研究后才能有效使用。
3. 文章最后讨论了大语言模型未来的发展方向，指出大语言模型需要在技术上不断创新，提高模型的性能和效率，同时也需要在商业上寻找更多的应用场景，提高模型的商业价值。
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美国国家工程院外籍院士沈向洋：大模型时代的门槛与套路

文章概要：

1. 技术进步是推动人类和GDP增长的关键因素，100年的物理学和过去70年人工智能及计算机科学的突破为人类带来了许多发展机会，人工智能正在成为推动社会进步和经济增长的关键
2. 人工智能的发展依赖于算力的显著增长，过去10年，算力需求增长速度惊人，没有足够的算力，就无法训练出先进的大模型> 3. 数据是人工智能的起点，大量数据对于训练通用人工智能模型至关重要，可能需要更多多模态数据和人工合成数据
4.大模型领域的开源实践具有特殊性，在使用开源大模型时，仍需深入理解大模型系统中的闭源工作流程> 5. 传统的大依赖预训练的参数增长，-5迟迟未能面世，使得大模型参数增长是否已经到顶的讨论异常热烈
6. 从语言模型到多模态模型，再到具身智能，是人工智能的演进路径，具身智能目的在于建立世界模型，即将多模态数据整合并反馈回智能系统中
7. 大模型落地是全的关注焦点大不同规模和领域的应用潜力不同，行业大模型正在占据主流，未来大模型的比会越来越低
8. 大模型的最大超级应用AIAgent，即超级助理，从愿景到落地面临不小的挑战，要实现有效的AIAgent，理解复杂工作流，并能够逐步拆解问题
9. 人工智能对千行百业、对整个社会产生了影响，因此AI的发展和治理需要全球共同面对和协作
10. 弄清楚人机交互，才能成为每一代高科技企业真正有价值，建立更坚实的人工智能理论基础也是当下的重点
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研报丨大模型落地线路图研究报告（2024）

文章概要：

1. 大模型兼具理论研究和产业应用双重，受到国际社会高度关注。
2 本报告重点梳理了大模型应用落地遵循的诊断、建设、、管理四个重要阶段，归纳总结出能力分析、需求挖掘、方案设计、研发测试、应用开发、效能评估、运维监测、运营管理八个关键步骤
3. 基于需求拉动、问题驱动、创新推动原则，研究分析在每一个步骤中基础设施层、数据资源层、算法模型层、应用服务层安全可信层应重点关注的要素和亟待解决的核心问题。
4. 未来，大模型有望持续为新一轮人工智能阶跃式发展注入强大动能，助力人工智能实现能力不断融合创新、应用场景持续拓展、产业生态加速转型升级、治理体系趋于完善稳健。
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科普：医疗大模型技术体系解析及其应用

文章概要：

1. Transformer架构的提出成为大模型的主流算法架构基础，为发展医疗大模型提供了关键支撑。
2. 医疗大模型技术体系由基础层、模型层、层、模块构成。
3 基础层是支撑医疗大模型研发和应用落地的基石，分为算力基础设施、数据基础设施。
. 模型层是医疗大技术体系的核心层级，用于构建研发管理和运维体系。
. 应用层是医疗大技术体系的上层，实现“药械医健”多场景触达。
6. 公共模块医疗大模型技术体系的保障，重在提高模型输出结果的解释性和安全性。
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【五三•繁星素养训练营】探索成长新高度 繁星闪耀素养之光——AI大模型

文章概要：

1. 介绍了繁星素养训练营，提到繁星闪烁照亮前行道路，素养提升铺就成长桥梁，该训练营学习殿堂和展示自我、放飞梦想的舞台，能赋予学生追梦的力量。
. 推出了AI大模型这是针对7到13岁学生设计研发的应用课程，采用Chat-gpt和Midjourney算法模型，内容包括前沿科技技术体验学习、人工智能未来发展、主题故事创作学习场景应用与实践、主题故事展演。
3. 展示了上课情况。
4. 介绍了教师团队
5. 表示五三繁星素养训练营将继续提供更多优质课程和活动，促进学生健康全面。
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AI大模型·白皮书 | 2024年OpenAl最新大模型o1革新进展、突出表现及领域推进作用分析报告

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1. 2024年，OpenAI推出的o1系列AI模型标志着人工智能进入新纪元，o1在多个基准测试中超越了GPT-4o，o-mini模型以其和高速推理能力，在细分领域表现
2. OpenAI还引入了全新的推理范式，结合思维和对弈强化学习，进一步提升模型安全性和推理能力
. 报告提供了ChatGPT学习资料视频+课件+代码ChatGPT入门、项目实战、原理等内容
4.了AI大模型藏经阁，大模型学习路径的相关资料基础知识、AI大模型最新研报、白皮书、AI大模型应用案例、AI大模型相关书籍、理论学习、实践操作、专项深入、项目应用、拓展研究
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【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享（附原数据表）

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1.222末已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。
2. 203也相继推出自研的语言模型产品，同时，国内也推出了大量的大语言模型应用逐步构建了基于中文语言特色的大语言模型生态。
3、Claude、Sage、天工3.5、文心一言、通义、星火、ossvic-13B等十款大模型产品，设计了超过3000个问题的<4. 国际产品编程能力显著高于国内产品，在十个模型最高的为Cla得分3，国内产品表现最好的为，得分率为68.37%。
5. 知识题目主要反映大语言模型产品对文字的基础认知和学习，在十个模型中知识得分最高的为文心一言，得分率73.33%，得分第二的为ChatGPT，得分率为72.67%。
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中国AI大模型平台排行榜 | 9月

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1. OpenAI估值破万亿，高层频离职，OpenAI阻止投资者向竞争对手投资，如xAI、Anthropic、Safe Superintelligence等，此次融资以可转债的形式提供，OpenAI预计在2026年时亏损高达140亿美元。
2. “慢思考”受市场追捧，国内360、月之暗面抢先入局，o1的推出，“慢思考”重新进入大众视野，360AI搜索上线基于CoE技术架构的“慢思考模式”，月之暗面一经宣布上线Kimi探索版，大量用户涌入，一度导致服务器崩溃。
3. 诺奖，AI成为焦点：包揽物理、化学奖，诺贝尔物理奖颁给“人工智能教父”杰弗里·辛顿和普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德，诺贝尔化学奖再次颁给用AI模型AlphaFold2来解决蛋白质结构的三位科学家。
4. 国内主要大模型最新进展：百度将百舸AI异构计算平台全面升级至4.0版本，千帆大模型平台全面升级至3.0版本；阿里发布通义千问新一代开源模型Qwen2.5，通义万相全面升级，并发布全新视频生成模型；360AI助手推出「模型竞技场」功能，360AI搜索上线“多模型协作”和“慢思考模式”搜索；腾讯推出新一代大模型“混元Turbo”，上线品牌智能体专区；字节跳动发布了豆包视频生成模型、豆包音乐模型、豆包同声传译模型；智谱宣布清言APP视频通话功能，面向所有用户全面放开，限时免费，智谱的全模型家族也正式在bigmodel.cn上线；商汤办公小浣熊正式在联想应用商店上线；面壁智能推出开源 MiniCPM3-4B AI 模型；快手可灵发布1.5模型，新增运动笔刷功能，新增「对口型」功能。
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大模型与人工智能区别，一般人不告诉你。

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1. 大模型与人工智能的区别体现在与定位、与目的、与难度等方面。
2. 人工智能是一个广泛的，涵盖领域技术旨在模拟和扩展人类，实现复杂任务。<> 3 大模型是人工智能领域中的一种特定技术方法，通过构建规模庞大的模型来复杂
4 人工智能的侧重点在于实现各种智能化应用，提高生产效率改善生活、促进社会发展等。
5. 大模型的侧重点则在于提高模型的性能和准确性，以处理更加、更加精细的任务。
6. 人工智能的实现需要综合运用多种技术和方法，包括机器学习、深度学习、自然语言、计算机视觉等。
. 大特点主要体现在参数数量庞大、结构复杂和训练成本高。
8. 大模型主要依赖大规模的数据集进行训练通常是在离线状态下对大量的文本、图像、等数据进行。<> 9 大模型的应用场景主要包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。
10. 人工智能的应用领域则更加广泛，但不限于智能制造、智慧医疗、交通智能家居等
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大模型应用开发，收藏起来防踩坑。

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1. 数据的收集和预处理：大模型首先从多个数据源数据，这些数据源可能包括数据库、文件系统、API接口、传感器等。收集到往往存在不完整、不一致或有噪声等问题，需要数据清洗技术数据的准确性和可用性。
2. 数据整合：将不同来源、不同格式的数据进行标准化处理，消除数据间的差异性和不一致性。提取出对分析任务有用的特征，可能是式的，也可能是通过机器学习算法提取的文本特征、图像特征等。将不同维度、来源的特征进行融合，形成一个统一的特征表示。br> 3. 数据分析和建模：利用统计学、数据挖掘等技术对整合后的数据进行深入分析，揭示数据的关联性和规律性。大模型可能包括模型、机器学习模型等，能够自动学习数据中的复杂模式和关系。br> 4. 模型评估和优化：通过评估模型在测试集上的表现，不断调整和优化模型的参数和结构，以模型的准确性和泛化能力。
5. 结果解释和应用：将大模型的分析结果转化为可理解的信息，并应用于实际场景中。
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[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的研发和布局，大模型训练通常分为预训练形成基础模型和针对特定领域做微调两步。
2. 国内多家厂商陆续推出基础大模型并开始用于自身业务或寻找行业伙伴进行落地。
3. 许多大模型厂商都推出各类行业大模型，因为具体到实际应用上，并不一定需要大模型非常的，而更需要对行业知识的和对的，在行业里的场景上，大模型往往比直接用基础大模型去具有更好的泛化能力。
4. 常见的基础模型有全连接神经网络、卷积神经网络神经网络、生成对抗网络、自编码器、Transformer模型、支持向量机、决策树等。
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激增：中国大模型发展指数（第1期）

文章概要：

1. 报告介绍了中国大模型发展指数的编制背景、评价体系、总体情况、典型案例和结论展望。
2. 指数构建遵循科学性、系统性、可操作性和可比性原则，涵盖大模型支撑、研发和实践三个维度。
3. 中国大模型发展迅速，总体指数快速上升指数增长强劲，实践应用复合增长率16，支撑指数累计增长68%。
4. 国内外大模型案例各具特色，如国外的KAN和国内的智谱清言、东方财富妙想、百融云创等。
5. 中国大模型未来发展前景广阔，预计指数将持续增长，市场规模扩大，技术创新突破，算力和人才建设加强。
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科大讯飞副总裁丁鹏：大模型技术最新进展及教育典型应用

文章概要：

1. 人工智能大模型技术发展迅猛，引领多领域变革，我国也高度重视人工智能的发展，今年以来，技术密集式快速迭代的发展趋势。
2. 讯飞星火大模型快速迭代，多项能力赶超GPT-4 Turbo ，四大核心要素保障讯飞星火大模型持续领先。
3 大模型在教育领域的应用引发了全球关注，讯飞一直在探索大模型在教育的应用，目前主要集中在基础教育和高等教育两个领域，围绕减负增效、五育并举、科研范式创新和创新人才培养这四个维度。
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教程上新 | 打败 GPT-4V？超强开源多模态大模型 LLaVA-OneVision 正式上线！

文章概要：

1 大（LLM）与多模态大（L）是人工智能领域的两个核心发展方向。
2. 来自南洋理工香港大学和香港科技大学研究人员共同开源了LaVA-OneVision 多模态大模型，该模型在单图像、多和视频任务中均展现出了卓越的性能
3. LLaVA-OneVision 多模态全能视觉模型 Demo 已 OpenBayes 公共教程界面，用户只需克隆启动，即可轻松处理多样化的视觉任务。
4. 介绍了 LLaVA- 多模态全能视觉模型 Demo 的运行阶段和效果演示。
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大模型应用开发过程中主流架构模式——大模型+多个小模型

文章概要：

1 大模型工程化落地面临成本、技术和能力等问题，通用大模型+多个垂直小模型的因此出现。
2. 大模型+多个小并不是从传统意义的技术角度理解，而是从业务角度出发。大模型指主要业务依赖的模型，小模型则指非主要业务的模型。
3. 大模型+小模型的配置方式有多种适用场景，主业务模型+边缘业务模型、一个功能强大的视频生成模型+多个不同风格的垂下小模型等。
4 使用大模型+多个小模型的好处包括解决不同场景的问题、节约企业成本等，但也面临着适配不同模型、兼顾多种模型的复杂性和稳定性等问题。
5. 没有一成不变的架构，也没有完美无缺的系统需要根据实际情况选择合适的解决方案。
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【推荐】大模型标准体系及能力架构报告|附下载

文章概要：

1 随着人工智能技术的发展，通用大模型和行业大模型应运而生，通用大模型性能好但成本高，行业大模型可满足特定场景需求。
2. 中国信通院云所和腾讯云计算联合开展调研，形成《行业大模型体系及能力架构研究报告》
. 行业大模型开启产业升级的“黄金时代”，能够在各种任务中达到更高准确性、降低应用开发门槛、增强模型泛化
4. 行业大模型路线图可有效指导企业建设大模型能力，模型体系先行，建立能力指标。br>5. 行业大应用“百花齐放，价值不断释放，有望重塑全球数字化产业。
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大模型应用开发：RAG入门与实战（文末赠书）

文章概要：

1. 本文介绍了一本全面的大模型应用入门和实践指南《大模型应用：RAG入门与》，该书从基础概念到实战操作，手把手教读者构建功能齐全AG项目
2. 文章介绍了RAG的基本原理和核心组件检索器、生成器和排序器，并阐述了每个组件的工作原理作用
3 文章还介绍了如何用Streamlit和Gradio这些工具来做出的Web界面，读者能直观地看到RAG的效果
4. 文章提供了动手项目，读者实现PDF阅读器，之前学的理论和技术都结合起来读者亲自一下R在实际应用强大魅力> 5 文章介绍了赠书规则，对人工智能、、机器学习、等方向的理解，回复群，留言顺序抽奖
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Apple MM 1.5：多模态大模型炼丹指南

文章概要：

1 本文主要介绍了多模态大型语言模型MM1.5的研发动机、主要贡献、实验发现、方法细节和结论。
2. MM1.5的研发基于MM1的成功，旨在通过系统探索多样数据混合的影响，提高在文本丰富的图像理解、视觉指示和定位以及多图像推理等核心能力。
3. 实验发现，优化后的混合在所有基准测试中实现了最佳整体表现，平衡了所有能力。
4. 方法细节包括模型架构、数据和训练流水线、动态高分辨率、模型训练设置和专家混合。
5. 结论部分指出，MM1.5在核心能力上取得了强劲的表现，未来的工作将致力于将这些能力统一到更强大的通用模型中。
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王小川 当一个有弱点的天才做大模型

文章概要：

1. 2023年6月中旬，百川智能的第一个大模型“Baichuan7”发布，王小川喝醉。
2. 2022年11月30日，ChatGPT发布，王小川体验后决定创业做AI医生。
3. 2023年4月23日，百川智能成立的发布会召开，王小川进军大模型。
4. 2023年6月15日，百川发布第一款大模型产品Baichuan7B，从公司成立到发布大模型产品，只用了两个月时间。
5. 2024年一整年，百川智能只迭代了一版大模型，王小川声称要在医疗赛道深耕，做AI医生。
6. 王小川是少见的能在同一家公司连续工作20年的二号位，朝阳建立的搜狐里，唯一一个有独立创业能力但没有出走的干将。
7. 王小川的母亲个强势、挑剔、严格的人，她的教育方式让王小川总想做个好人，对多数人负责，让每一方满意。
8. 王小是个少见的真实、外放、愿意表达自己声音的人，他在大模型的角斗场里也会带来麻烦。
9. 王小川的妥协也在减少，说“不”比说“好”更多。
10. 创立百川智能之后，王小川瘦了10斤，每天早上大约8点，他从位于五道口的家里出发，10分钟后到公司的健身房，运动一个小时，9点多抵达公司。
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Kotaemon框架剖析之：如何借助Azure AI文档智能与VLM构建多模态文档的RAG应用

文章概要：

1. Kotaemon是一个集成了传统RAG与GraphRAG功能，并提供了UI前端的可扩展RAG工具，可以简单部署与配置后直接用来作为自己的智能文档问答应用，也可以在它的源代码基础上做扩展或修改。
2. 除了基础的知识库管理与RAG功能外，Kotaemon一些特别的地方有：默认提供混合检索的RAG管道、默认提供了多样生成推理模式、支持多模态文档的解析与索引、可扩展的RAG管道，并提供了Microsoft GraphRAG的集成实现。
3. 我们将对Kotaemon中多模态文档支持与MS GraphRAG集成两个特性的具体实现做深入揭秘，以方便在自己的RAG应用中参考学习。
4. 本篇先聚焦Kotaemon多模态文档的解析与索引，主要技术包括：借助Azure Document Intelligence分析文档、借助VLM（视觉大模型）生成图片信息并嵌入。
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论文推送 | GeoGPT：一种可自主理解并解决地理空间任务的大模型智能体

文章概要：

1. 论文推送 | GeoGPT：一种可自主理解并解决地理空间任务的大模型智能体
2. 作者为禹文豪等，主要从事地图综合、空间数据挖掘及大模型等研究
3. 受到大语言模型在语义理解和推理方面能力的启发，尝试将大语言模型作为核心控制器，智能调度GIS领域的专业工具，提高模型处理地理空间任务的自动化与智能化水平
4. 定义了多个GIS工具用以解决不同的地理空间任务，包括地理空间爬取、空间分析、空间数据可视化
5. 将GeoGPT 应用于GIS领域的几个经典案例研究，包括地理空间数据下载、设施选址、空间查询和制图
6. 对GeoGPT框架进行了系统的评估，收集了50个GIS用户常用的空间分析需求指令作为评估的benchmark
7. 设计了一个名为GeoGPT的框架，它可以仅通过自然语言指令自动解决地理空间任务
8. GeoGPT存在一些需进一步解决的问题，如如何对齐和协调大语言模型中的专业知识和通用知识，如何平衡空间分析的准确性和制图任务的多样性等
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AI大模型实务系列问答三：大模型上线合规要点简述

文章概要：

1. 文章以LL系自主研发AI大模型的初创公司为例，通过小礼和小丰的对话，了大模型后的合规要点，包括上线协议文本的撰写、IGC的权属及使用限制、用户输入信息的再训练等。
2. 文章指出，大模型服务提供者需要与使用者签订专门的服务协议和个人信息处理规则，确保透明度和披露必要信息，同时确保用户能够了解与大模型的具体使用规则、明确双方的权利义务。br>3. 文章还指出，尽管当前就大模型生成合成内容的可版权存在争议，但这不妨碍通过事先协议方式对AIGC权属及后续使用限制等进行约定，以维护潜在商业利益。
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中国大模型发展指数（第1期）

文章概要：

1. 报告构建了中国大模型发展指数，旨在量化评估中国大模型发展现状和趋势。
2. 指数涵盖大模型研发、大模型和大模型支撑三个维度，共20个四级指标，以2023年5月至2024年4月的数据为基础进行分析。
3. 中国大模型发展指数显示，国内大模型在技术和应用方面均取得了显著进展。
4. 大模型研发方面：研发指数反映出学术研究和专利授权的稳步增长，表明中国在大模型领域的技术创新和学术探索持续活跃。
5. 大模型实践方面：实践指数揭示了大模型在实际应用中的增长态势，尽管短期内增速有所放缓，但大模型在各行业的应用水平仍在提升。
6. 大模型支撑方面：支撑指数的显著增长凸显了中国在算力、人才、政策和创新环境等方面的坚实基础。
7. 典型案例：KAN网络提出了一种创新的神经网络架构，在理论基础、结构设计、参数效率和可解释性方面具有优势。智谱清言是一款新一代基座大模型，具备多模态能力。在高级自然语言处理能力、多语言交流、深度文本分析、智能写作、信息搜索、个性化服务、文档理解等众多方面得到应用。
8. 东方财富妙想金融大模型凭借其自研技术、金融数据挖掘、专业词表、高效训练算法、算力集群、金融场景应用、数据积淀和专业生态，已成为金融科技领域的领先者，服务于百万专业投资者和金融机构。
9. 百融云创结合行业专知，引入检索增强生成技术（RAG），融合多模态，为金融行业提供了精准、高效和个性化的服务，成为AI产业应用的典范。
10. 结论与展望：中国大模型发展迅速，已成为全球重要力量。未来需要加强技术研发，拓展应用场景，完善政策环境，营造良好创新生态。中国大模型有望在多个领域发挥重要作用，推动经济和社会发展。
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我国生成式人工智能服务大模型近200个，注册用户超6亿

文章概要：

1. 10月12日工业和信息化总工程师赵志国介绍，我国人工智能核心产业的规模在不断提升，企业数量超过了450家，备案并上线为公众服务的生成式服务模型近20个，注册用户超过6亿。
2. 同日，中国移动联合电子标准院及16家重点企业共同发布《大模型评测标准，为企业遴选优质大模型依据。
3. 2024年服贸会9月—16日在国家会议中心首钢园区举办，AI技术正在深入千行业，服务贸易的。
4. 麒麟合盛技术股份有限公司董事长兼CEO李涛在论坛上分享了对于大模型进化趋势及产业应用等方面的洞察与看法。
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大模型商业化落地的现状及路径探讨（2）

文章概要：

1. 继续探讨国内大模型及其应用在商业化过程中的机会和空间，重点讨论具体的实际场景。
2. 大模型落地到实际应用并产生的过程，可以通过定义需求的通用性和解决方案的完成度两个维度来观测。
3. 定义需求的通用性是指大语言模型将以前NLP或者CV的各种窄模型的功能集成在一个大模型实现端到端的效果，而不用逐个拼接和组合。
4. 解决方案的完成度是指模型应用的产出输出侧的交互，距离成为可实用产品越近或者需要越少的人工加工，就着更高的完成度。
5. 定义需求的通用性解决方案的完成度是两个互相制约的指标，体现了AGI实现过程中，AI从垂直到通用的发展历程，也展现了客户付费意愿的取舍。
6. 目前大模型应用的能力边界以及客户支付的意愿边界，再避开潜在的Hallucination风险以及传统AI优势区，就是目前模型落地场景可能的商业化机会。
7. 落地场景可：机器人（Bot，包含高级搜索）和助理（ilot），前者更AI化更加端到端的从输入到结果，后者更是AI和人类的协同和帮助人类提升效率和改善结果。
8. 按照潜力低中高，大模型各落地分为三类：商业化低潜的场景、商业化中潜的场景、商业化高但挑战很大的场景。
9 大模型商业化的四条路径，目前的进展如下。
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人工智能 | openai chatgpt 大语言模型

文章概要：

1. OpenAI是一个美国人工智能研究实验室，由非营利组织OpenAI Inc和其营利组织子公司OpenAI LP所组成，成立于2015年。
2. ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年12月推出，可以实现自动生成文本、自动问答、自动摘要、编写和调试计算机程序等多种任务。
3. GPT-3.5 Turbo模型可以理解并生成自然语言或代码，并已针对使用聊天完成API的聊天进行了优化，但也适用于非聊天任务。
4. GPT-4是一个大型多模态模型（接受文本或图像输入并输出文本），由于其更广泛的常识和先进的推理能力，它可以比我们以前的任何模型更准确地解决难题。
5. GPT-4o是我们最先进的型号，它是多模式的（接受文本或图像输入并输出文本），具有与GPT-4 Turbo相同的高度智能，但效率更高。
6. GPT-4o mini是我们小型型号类别中最先进的型号，也是我们迄今为止最便宜的型号，它是多模式的（接受文本或图像输入并输出文本），比gpt-3.5-turbo具有更高的智能，但速度同样快。
7. DALL·E是一个人工智能系统，可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术。
8. TTS (Text to speech)是一种人工智能模型，可将文本转换为听起来自然的语音文本。
9. Whisper是一种通用语音识别模型，它是在各种音频的大型数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。
10. 嵌入是文本的数字表示，可用于衡量两段文本之间的相关性，对于搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务很有用。
11. Sora是一个AI模型，可以根据文本指令创建现实且富有想象力的场景。
12. ChatGPT使用方式包括命令行使用、通过编程语言的Library使用、通过Langchain等框架、通过学社提供的AI服务。
13. Assistants助理由GPT-4等大型语言模型提供支持，能够为用户执行任务。
14. 微调通过训练超出提示范围的更多示例来改进小样本学习，让您在大量任务上取得更好的结果。
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多模态大模型评测技术

文章概要：

1. 主要评测方式：客观评测利用客观评价指标对图文大模型的生成结果进行定量评估，是主要评测，可通过自动化脚本实现批量测试；主观评测通过人工打分的方式对图文大模型的结果进行评价，主要应用于类任务。
2. 典型评测：性能主要评测图文大模型对图像和文字的识别能力、理解能力、推理能力；模型泛化能力评测主要评测图文大在多任务上的适配能力；鲁棒评测主要评测模型应对各类干扰时的鲁棒性及可靠性；模型一致性评测主要在面对不同规模解空间的问题时，图文大模型能否在相同知识点上给出一致答案的能力。
3. 常见评测指标目前，各类图文大模型评测指标不同角度对模型性能了综合评判常见指标有准确率、F1值、BLEU、IS指标、IP相似度、PSNR、SOA、CIDEr、mAP、IoU、ID、SSIM、RP碳足迹等。
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一文看完多模态 | 从视觉表征到多模态大模型

文章概要：

1. 本文介绍了多模态技术的发展，包括视觉表征、多模态对齐与预训练、多模态大模型等。
2. 文中详细阐述了卷积神经网络（CNN）和Vision Transformer（VIT）在视觉表征和预训练中的应用，以及早期多模态融合与预训练的方法。
3. 文章还讨论了以VIT为基础的多模态对齐与预训练的工作，包括CLIP、VILT、BEF、BLIP、BEIT-3等模型。
4. 最后，文章介绍了多模态大模型的发展，包括Flamingo、BLIP-2、InstructBLIP、Qwen-VL、LLaVA1.5、VILA、Gemini 1.0和Gemini 1.5等模型。
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全栈国产化，中国移动发布九天善智多模态基座大模型，支持17款国产AI芯片

文章概要：

1. 2024年10月12日，中国移动在全球合作伙伴上发布九天善多模态基座大模型，这是一项全栈国产化的技术突破。
2. 该模型具有处理长文本、全双工交互、和翻译、智能识别客户意图和情绪、生成个性化回复等能力。
. 九天善智多模态基座大模型在多任务语言理解能力上排名第二，在图像理解和视频内容理解对话方面分别位列第二名和第三名，文生视频能力获得亚军。
4. 该模型是自主训练的生成式人工智能大模型，基于万卡国产算力集群和国产算法训练而成，适配了17款国产AI芯片。
5. 中国移动的这一举措将推动AI技术在领域的应用和发展。
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应用大模型需要规避的“坑”

文章概要：

1. 做大模型存在五个误区：追求宏大叙事、追求万能、绕开原来的IT系统、跳过数字化阶段、轻信用户提示词
2. 做大模型的五个方法找垂直场景、将多个专业模型组合起来工作、加强专家模型协同、构建重要智能体即Agent框架、融合工作流
3. 360安全大模型在安全能力上超过了GPT-4，将大模型和安全大脑结合起来，显著提升了用户的效率
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