盘点已问世的15种中医药大语言模型
文章概要：
1. 中医药大语言模型的发展与应用广阔，本文盘点了已公开的15种大模型包括仲景大模型、·岐伯大模型、智岐黄大模型等。
. 这些模型各具特色，如“仲景大模型能在一张Tesla T4显卡上实现高速推理，“海河·岐伯”大模型以中医典籍为，“数智岐黄”中医药大模型以大量古籍和中医药文献为数据基础等。
3. 中医药大语言模型应用包括中医药领域知识智能问答、咨询、中医药知识图谱动态交互，有助于推动中医药创新研究和人才培养。
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. 这些模型各具特色，如“仲景大模型能在一张Tesla T4显卡上实现高速推理，“海河·岐伯”大模型以中医典籍为，“数智岐黄”中医药大模型以大量古籍和中医药文献为数据基础等。
3. 中医药大语言模型应用包括中医药领域知识智能问答、咨询、中医药知识图谱动态交互，有助于推动中医药创新研究和人才培养。
关于大模型的10个思考
文章概要：
1. 美国国家工程院外籍院士沈向洋在第四届“青年科学家50²论坛”上做了《通用人工智能时代，我们应该怎样思考大模型》的主题演讲，并给出了他对大模型的10个思考。
2. 沈向洋认为，算力是门槛，数据是关键，大模型的下一章是具身智能，人工智能的范式转移是新的方向，大模型横扫千行百业，AI Agent是超级应用，开源和闭源都很重要，AI治理需要重视，人机关系需要重新思考，智能的本质还需要深入研究。
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2. 沈向洋认为，算力是门槛，数据是关键，大模型的下一章是具身智能，人工智能的范式转移是新的方向，大模型横扫千行百业，AI Agent是超级应用，开源和闭源都很重要，AI治理需要重视，人机关系需要重新思考，智能的本质还需要深入研究。
万字长文串烧LLM大模型技术原理
文章概要：
1. 文章是对Llama 3大型语言模型技术的全面概述，涵盖了预训练、后训练及推理阶段的关键技术，包括数据处理、量化方法（如INT8和FP8量化）、以及如何通过微调提升模型效率和准确性等方面的内容
2. 现代基础模型训练的主要阶段包括预训练和后训练，预训练阶段一般是用大量的数据去做下一个词的预测，后训练阶段算法比较丰富，包括SFT、RLHF、DPO等等
3. 现代基础模型训练的关键是data、scale和managing complexity，Llama系列有堆数据的传统，Llama 3的预训练语料堆到了15T的multilingual tokens
4. Llama 3各规格模型的benchmark表现不同，8B和70B在各方面差距都还是比较明显，但70B和405B在以上的评估集中，则差异相对小一些
5. Pre-Training的要点包括数据处理、模型架构、缩放定律和训练配方，Llama 3相较于2做了一些改动，如GQA、RoPE等
6. 后训练是业内绝大多数NLPer做的事情，Llama 3的后训练思路包括RM、SFT、RS、DPO，训练是迭代式的
7. 数据质量始终是最关键的，Llama 3的大部分训练数据是模型生成的，因此需要仔细进行清洗和质量控制
8. 并行包括数据并行和模型并行，数据并行加快了batch的训练速度，模型并行能放下更大的权重
9. 量化是通过降低模型参数的精度来减少GPU占用，并减少计算量，Llama 3利用H100 GPU的原生FP8支持来执行低精度推理
10. 文章对Llama 3进行了总结，并表示会继续细化技术点
阅读原文
2. 现代基础模型训练的主要阶段包括预训练和后训练，预训练阶段一般是用大量的数据去做下一个词的预测，后训练阶段算法比较丰富，包括SFT、RLHF、DPO等等
3. 现代基础模型训练的关键是data、scale和managing complexity，Llama系列有堆数据的传统，Llama 3的预训练语料堆到了15T的multilingual tokens
4. Llama 3各规格模型的benchmark表现不同，8B和70B在各方面差距都还是比较明显，但70B和405B在以上的评估集中，则差异相对小一些
5. Pre-Training的要点包括数据处理、模型架构、缩放定律和训练配方，Llama 3相较于2做了一些改动，如GQA、RoPE等
6. 后训练是业内绝大多数NLPer做的事情，Llama 3的后训练思路包括RM、SFT、RS、DPO，训练是迭代式的
7. 数据质量始终是最关键的，Llama 3的大部分训练数据是模型生成的，因此需要仔细进行清洗和质量控制
8. 并行包括数据并行和模型并行，数据并行加快了batch的训练速度，模型并行能放下更大的权重
9. 量化是通过降低模型参数的精度来减少GPU占用，并减少计算量，Llama 3利用H100 GPU的原生FP8支持来执行低精度推理
10. 文章对Llama 3进行了总结，并表示会继续细化技术点
LC-PLM: AI大模型迎来蛋白质序列建模新突破
文章概要：
1. 介绍蛋白质语言模型LC-PLM的创新点，包括BiMamba-S架构和两阶段训练策略。
2. 阐述LC-PLM在多个关键任务上的卓越性能，如缩放律表现、长度外推能力、结构预测性能和蛋白质功能预测。
3. 分享LC-PLM模型训练的关键参数。
4. 总结LC-PLM的主要贡献和应用前景。
5. 展示研究团队未来的探索方向。
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2. 阐述LC-PLM在多个关键任务上的卓越性能，如缩放律表现、长度外推能力、结构预测性能和蛋白质功能预测。
3. 分享LC-PLM模型训练的关键参数。
4. 总结LC-PLM的主要贡献和应用前景。
5. 展示研究团队未来的探索方向。
AI大模型革新细胞特异性基因调控：深度学习指导下的顺式调控元件合成设计
文章概要：
1. 介绍了大模型革新细胞特异性基因调控的研究背景，包括基因表达的精确调控对生命活动的重要性以及传统方法依赖天然CREs的局限性。
2. 阐述了研究团队CODA计算框架，包括利用深度神经网络Malinois对CRE活性进行建模、通过目标函数评估序列的细胞特异性、使用序列优化算法进行迭代设计以及最终通过实验验证。
3. 详细介绍了Malinois模型的架构和训练过程，包括使用大规模并行报告基因检测数据进行训练以及实现高预测准确度。
4. 描述了序列优化算法的三种类型，包括Fast SeqProp、AdaLead和Simulated Annealing，并解释了它们的特点和优势。
5. 展示了合成CREs的性能评估结果，包括在目标细胞中具有更高的特异性活性、成功展现细胞特异性的比例以及通过同时增强目标细胞活性和抑制非目标细胞活性来实现特异性。
6. 分析了CREs的调控机制，包括鉴定出36个核心转录因子结合模体、揭示合成序列比天然序列更频繁地使用特定模体组合以及NMF分析揭示了12个功能程序。
7. 介绍了体内验证的结果，包括在斑马鱼和小鼠中验证合成CREs的功能，如在发育中的肝脏和神经细胞中表达以及在大脑皮层第6层神经元中特异性表达。
8. 强调了研究的重要意义和应用前景，包括方法学创新、机制洞见、应用潜力和技术拓展。
9. 提供了项目资源，包括CODA代码和数据的获取位置。
10. 总结了研究的成果，包括通过深度学习与实验验证相结合开发出合成CREs设计平台，推进了对基因的理解，并为开发新的基因治疗策略提供了重要工具。
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2. 阐述了研究团队CODA计算框架，包括利用深度神经网络Malinois对CRE活性进行建模、通过目标函数评估序列的细胞特异性、使用序列优化算法进行迭代设计以及最终通过实验验证。
3. 详细介绍了Malinois模型的架构和训练过程，包括使用大规模并行报告基因检测数据进行训练以及实现高预测准确度。
4. 描述了序列优化算法的三种类型，包括Fast SeqProp、AdaLead和Simulated Annealing，并解释了它们的特点和优势。
5. 展示了合成CREs的性能评估结果，包括在目标细胞中具有更高的特异性活性、成功展现细胞特异性的比例以及通过同时增强目标细胞活性和抑制非目标细胞活性来实现特异性。
6. 分析了CREs的调控机制，包括鉴定出36个核心转录因子结合模体、揭示合成序列比天然序列更频繁地使用特定模体组合以及NMF分析揭示了12个功能程序。
7. 介绍了体内验证的结果，包括在斑马鱼和小鼠中验证合成CREs的功能，如在发育中的肝脏和神经细胞中表达以及在大脑皮层第6层神经元中特异性表达。
8. 强调了研究的重要意义和应用前景，包括方法学创新、机制洞见、应用潜力和技术拓展。
9. 提供了项目资源，包括CODA代码和数据的获取位置。
10. 总结了研究的成果，包括通过深度学习与实验验证相结合开发出合成CREs设计平台，推进了对基因的理解，并为开发新的基因治疗策略提供了重要工具。
PROTLLM: 突破性大模型让蛋白质研究插上AI翅膀
文章概要：
1. 北京理工大学等机构的研究团队提出PROTLLM模型，能够同时处理蛋白质中心任务和蛋白质-语言任务的通用大语言模型。
2. 模型的核心创新点包括动态蛋白质挂载机制、蛋白质即词语的语言建模方法和大规模交错蛋白质-文本数据集。
3. 技术架构主要包含自回归Transformer语言模型、蛋白质编码器和跨模态连接器。
4. 模型在多个基准测试中取得优异成绩，在人类蛋白质相互作用预测任务上具有少样本学习能力。
5. 研究团队展示了PROTLLM在酶挖掘任务中的应用，在多个指标上优于零样本检索。
6. 模型的提出具有重要的理论和实践意义，为生命科学研究开辟了新的范式。
7. 团队建议进一步整合蛋白质结构信息，扩展到更多模态的生物学数据，探索更多创新应用场景。
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2. 模型的核心创新点包括动态蛋白质挂载机制、蛋白质即词语的语言建模方法和大规模交错蛋白质-文本数据集。
3. 技术架构主要包含自回归Transformer语言模型、蛋白质编码器和跨模态连接器。
4. 模型在多个基准测试中取得优异成绩，在人类蛋白质相互作用预测任务上具有少样本学习能力。
5. 研究团队展示了PROTLLM在酶挖掘任务中的应用，在多个指标上优于零样本检索。
6. 模型的提出具有重要的理论和实践意义，为生命科学研究开辟了新的范式。
7. 团队建议进一步整合蛋白质结构信息，扩展到更多模态的生物学数据，探索更多创新应用场景。
AI+大模型打破蛋白质设计ExaFLOPS级壁垒，多模态语言模型助力生物工程新突破
文章概要：
1. 蛋白质设计是生物技术等领域的重要基石，近日一篇论文提出MProt-DPO框架，实现了蛋白质设计工作流重大突破。
2. 该框架创新性地结合了多模态输入设计和DPO优化机制，并展示了蛋白质设计应用的完整工作流程。
3. 通过DPO训练，生成的适应序列比例达到87%，相比训练数据集中66%的适应序列比例有显著提升。
4. 反应势垒高度平均降低约1kJ/mol，产物稳定性提升约2kJ/mol，证实了DPO反馈机制的有效性。<>5. 在五个GPU超级计算系统上的评估结果显示，Aurora系统达到了5.57ExaFLOPS的最高峰值性能。
6. MProt-DPO框架代表了蛋白质设计领域的重要突破，为未来的蛋白质设计、药物开发和生物技术进步开辟了新的道路。
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2. 该框架创新性地结合了多模态输入设计和DPO优化机制，并展示了蛋白质设计应用的完整工作流程。
3. 通过DPO训练，生成的适应序列比例达到87%，相比训练数据集中66%的适应序列比例有显著提升。
4. 反应势垒高度平均降低约1kJ/mol，产物稳定性提升约2kJ/mol，证实了DPO反馈机制的有效性。<>5. 在五个GPU超级计算系统上的评估结果显示，Aurora系统达到了5.57ExaFLOPS的最高峰值性能。
6. MProt-DPO框架代表了蛋白质设计领域的重要突破，为未来的蛋白质设计、药物开发和生物技术进步开辟了新的道路。
PROTLLM: 突破性大模型让蛋白质研究插上AI翅膀
文章概要：
1. 北京理工大学机构的研究团队提出了PROTLLM模型，它是一个能够同时处理蛋白质中心任务和蛋白质-语言任务的通用大语言模型。
2. PROTLLM的核心创新主要体现在动态蛋白质挂载机制、蛋白质即词语的语言建模方法、大规模交错蛋白质-文本数据集(InterPT)。
3. PROTLLM在多个基准测试中都取得了优异成绩，在蛋白质功能和蛋白质相互作用预测方面表现出色。
4. 研究团队展示了PROTLLM在酶挖掘任务中的应用，结果表明在多个指标上，上下文学习方法都优于零样本检索。
5. PROTLLM的提出具有重要的理论和实践意义，为生命科学研究开辟了新的范式，也为人工智能在专业领域的应用提供了重要参考。
6. 对于未来的研究方向，团队建议进一步整合蛋白质结构信息，扩展到更多模态的生物学数据，探索更多创新应用场景。
阅读原文
2. PROTLLM的核心创新主要体现在动态蛋白质挂载机制、蛋白质即词语的语言建模方法、大规模交错蛋白质-文本数据集(InterPT)。
3. PROTLLM在多个基准测试中都取得了优异成绩，在蛋白质功能和蛋白质相互作用预测方面表现出色。
4. 研究团队展示了PROTLLM在酶挖掘任务中的应用，结果表明在多个指标上，上下文学习方法都优于零样本检索。
5. PROTLLM的提出具有重要的理论和实践意义，为生命科学研究开辟了新的范式，也为人工智能在专业领域的应用提供了重要参考。
6. 对于未来的研究方向，团队建议进一步整合蛋白质结构信息，扩展到更多模态的生物学数据，探索更多创新应用场景。
AI大模型革新细胞特异性基因调控：深度学习指导下的顺式调控元件合成设计
文章概要：
1. 研究背景：基因表达的精确调控对于生命活动至关重要。传统上，我们主要依赖于从自然界中发现的CREs来理解基因调控机制，但这些天然序列可能并不是最优的，特别是在therapeutic应用方面。
2. 研究方法与创新：提出了一个名为CODA(Computational Optimization of DNA Activity)的计算框架，可以从头设计具有细胞特异性的合成CREs。
3. 研究结果：合成CREs的性能评估，调控机制解析，体内验证。
4. 研究意义：这项研究具有重要的科学意义和应用前景。
5. 技术拓展：CODA框架可扩展到其他目标如药物响应性等。
6. 项目资源：代码与数据可在以下位置获取：CODA代码：https://github.com/sjgosai/boda2
数据：https://zenodo.org/records/10698014
7. 总结与展望：本研究通过将深度学习与实验验证相结合，开发出了一个强大的合成CREs设计平台。这一成果不仅推进了我们对基因调控的理解，也为开发新的基因治疗策略提供了重要工具未来，随着技术的进一步发展，CODA框架有望应用于更广泛的领域，帮助解决更多生物医学问题。
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2. 研究方法与创新：提出了一个名为CODA(Computational Optimization of DNA Activity)的计算框架，可以从头设计具有细胞特异性的合成CREs。
3. 研究结果：合成CREs的性能评估，调控机制解析，体内验证。
4. 研究意义：这项研究具有重要的科学意义和应用前景。
5. 技术拓展：CODA框架可扩展到其他目标如药物响应性等。
6. 项目资源：代码与数据可在以下位置获取：CODA代码：https://github.com/sjgosai/boda2
数据：https://zenodo.org/records/10698014
7. 总结与展望：本研究通过将深度学习与实验验证相结合，开发出了一个强大的合成CREs设计平台。这一成果不仅推进了我们对基因调控的理解，也为开发新的基因治疗策略提供了重要工具未来，随着技术的进一步发展，CODA框架有望应用于更广泛的领域，帮助解决更多生物医学问题。
LC-PLM: AI大模型迎来蛋白质序列建模新突破
文章概要：
1. 介绍了来自康奈尔大学等机构的研究团队提出的创新蛋白质语言模型LC-PLM，该模型在长序列建模和蛋白质结构预测等任务上取得了显著。
2. 传统蛋白质语言模型主要基于Transformer架构，存在难以处理长序列和忽视生物学互作两个主要限制。
3. LC-PLM模型具有BiMamba-S架构和两阶段训练策略两个主要创新点。
4. LC-PLM在多个关键任务上展现出卓越性能，包括缩放律表现、长度外推能力、结构预测性能和蛋白质功能预测。
5. 介绍了LC-PLM的技术细节，包括模型训练采用的关键参数和完整的模型超参数设置。
6. 提出BiMamba-S架构、创新的两阶段训练策略、优异的长序列处理能力和显著的性能提升是LC-PLM的主要贡献。
7. 该研究为病毒蛋白质序列分析、蛋白质设计与药物开发预测和蛋白质复合物结构预测等领域带来新的可能。
8. 未来，研究团队计划进一步探索融合多头注意力机制与SSM的混合架构、更高级的图上下文学习策略和在病毒蛋白质序列和蛋白质设计等领域的应用扩展。
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2. 传统蛋白质语言模型主要基于Transformer架构，存在难以处理长序列和忽视生物学互作两个主要限制。
3. LC-PLM模型具有BiMamba-S架构和两阶段训练策略两个主要创新点。
4. LC-PLM在多个关键任务上展现出卓越性能，包括缩放律表现、长度外推能力、结构预测性能和蛋白质功能预测。
5. 介绍了LC-PLM的技术细节，包括模型训练采用的关键参数和完整的模型超参数设置。
6. 提出BiMamba-S架构、创新的两阶段训练策略、优异的长序列处理能力和显著的性能提升是LC-PLM的主要贡献。
7. 该研究为病毒蛋白质序列分析、蛋白质设计与药物开发预测和蛋白质复合物结构预测等领域带来新的可能。
8. 未来，研究团队计划进一步探索融合多头注意力机制与SSM的混合架构、更高级的图上下文学习策略和在病毒蛋白质序列和蛋白质设计等领域的应用扩展。
AI+大模型打破蛋白质设计ExaFLOPS级壁垒，多模态语言模型助力生物工程新突破
文章概要：
1. 近日，一篇重要论文提出了MProtPO框架实现了蛋白质设计工作流的重大突破，在五个超级计算机系统上均达到了超过1 ExaFLOPS的持续混合精度性能，最高持续性能达到4.1 ExaFLOPS，峰值性能达到5.57 ExaFLOPS
2. 蛋白质工程面临着巨大的挑战，以一个包含300个氨基酸的普通蛋白质为例，其的序列组合数高达20^300(约2.037×10^353)，这使得通过实验手段来全面表征蛋白质的适应性景观几乎不可能
3. MProt-DPO框架创新性地结合了蛋白质序列数据、基于物理化学性质的自然语言描述、实验观察结果、分子动力学模拟数据，通过DPO优化机制，实现了蛋白质设计应用的完整工作流程，包括训练过程、序列生成、评分和折叠、稳定性评估、活性评估
4. MProt-DPO框架代表了蛋白质设计领域的重要突破，不仅实现了前所未有的计算性能，更重要的是展示了多模态AI模型在生物工程中的巨大潜力。这项为未来的蛋白质设计、药物开发和生物技术进步开辟了新的道路
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2. 蛋白质工程面临着巨大的挑战，以一个包含300个氨基酸的普通蛋白质为例，其的序列组合数高达20^300(约2.037×10^353)，这使得通过实验手段来全面表征蛋白质的适应性景观几乎不可能
3. MProt-DPO框架创新性地结合了蛋白质序列数据、基于物理化学性质的自然语言描述、实验观察结果、分子动力学模拟数据，通过DPO优化机制，实现了蛋白质设计应用的完整工作流程，包括训练过程、序列生成、评分和折叠、稳定性评估、活性评估
4. MProt-DPO框架代表了蛋白质设计领域的重要突破，不仅实现了前所未有的计算性能，更重要的是展示了多模态AI模型在生物工程中的巨大潜力。这项为未来的蛋白质设计、药物开发和生物技术进步开辟了新的道路
ChatGPT4o、o1 谁才是最佳大模型？
文章概要：
ChatGPT已成为众多用户的强大助手，广泛应用于写作、编程、学习和商业领域。面对OpenAI提供的众多模型，常常会感到困惑，不知道如何选择的模型
2. OpenAI的系列目前有多个版本，GPT-、GPT-4GPT Turbo、Mini、1 Mini等，每个模型在速度、性能、价格等方面各具特色>3. GPT-的问题>.PT4比GPT.强大版本，具备更好理解能力
PT4是GPT-4的增强版本，具有更快的响应速度和更高的成本效益>6 GPT Mini是轻量化的GPT模型，专为资源有限的环境设计
O1 Mini是OpenAI专为初级用户或简单任务设计的模型
8. 在了解了各个的后，用户可以根据具体需求选择合适的GPT模型
9. OpenAI不断更新和优化其模型提升用户体验
10 GPTs是OpenAI推出的，允许用户自定义ChatGPT的任务和行为
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2. OpenAI的系列目前有多个版本，GPT-、GPT-4GPT Turbo、Mini、1 Mini等，每个模型在速度、性能、价格等方面各具特色>3. GPT-的问题>.PT4比GPT.强大版本，具备更好理解能力
PT4是GPT-4的增强版本，具有更快的响应速度和更高的成本效益>6 GPT Mini是轻量化的GPT模型，专为资源有限的环境设计
O1 Mini是OpenAI专为初级用户或简单任务设计的模型
8. 在了解了各个的后，用户可以根据具体需求选择合适的GPT模型
9. OpenAI不断更新和优化其模型提升用户体验
10 GPTs是OpenAI推出的，允许用户自定义ChatGPT的任务和行为
【产业要闻】当视觉大模型陷入认知失调，马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架
文章概要：
1. 马里兰大学研究团队提出了一个名为AutoHallusion的视觉大模型幻觉自动生成框架。
2. 本文介绍了一种名为AutoHallusion的框架，用于自动生成各种幻觉案例并进行批量生产。该框架基于认知科学原理，针对大模型产生幻觉的原因，提出了三种主要策略：插入异常物体、插入成对物体和移除相关物体，通过操控场景中的物体构成来创建与语言先验相冲突的图像。
3. AutoHallusion在包括GPT-4V、Gemini、Claude和LLaVA等最新的大模型上进行了实验，并整理发布了一个基准数据集，来评估模型性能。在该基准数据集上的实验结果表明，GPT-4V等大模型的问答准确率最高仅为66.0%。
4. AutoHallusion的整体流程分为四个部分：场景生成、图像处理、构造问题、幻觉检测。
5. 实验结果表明，插入物体的幻觉生成策略比删除物体的策略更有效基于物体性构建的问题比基于物体空间关系的问题更容易引发幻觉，GPT-4V在防止大模型幻觉方面表现最好，针对真实世界数据集构建的幻觉案例高于合成数据集。
6. 本文从多样性、图像质量、有效性三个方面了通过AutoHallusion生成的基准数据集。
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2. 本文介绍了一种名为AutoHallusion的框架，用于自动生成各种幻觉案例并进行批量生产。该框架基于认知科学原理，针对大模型产生幻觉的原因，提出了三种主要策略：插入异常物体、插入成对物体和移除相关物体，通过操控场景中的物体构成来创建与语言先验相冲突的图像。
3. AutoHallusion在包括GPT-4V、Gemini、Claude和LLaVA等最新的大模型上进行了实验，并整理发布了一个基准数据集，来评估模型性能。在该基准数据集上的实验结果表明，GPT-4V等大模型的问答准确率最高仅为66.0%。
4. AutoHallusion的整体流程分为四个部分：场景生成、图像处理、构造问题、幻觉检测。
5. 实验结果表明，插入物体的幻觉生成策略比删除物体的策略更有效基于物体性构建的问题比基于物体空间关系的问题更容易引发幻觉，GPT-4V在防止大模型幻觉方面表现最好，针对真实世界数据集构建的幻觉案例高于合成数据集。
6. 本文从多样性、图像质量、有效性三个方面了通过AutoHallusion生成的基准数据集。
全世界最懂大模型的两个产品经理，一起聊怎么做AI产品
文章概要：
1. Kevin Weil和Mike Krieger是两位经验丰富的产品经理，他们分享了在大模型公司做产品的经验和挑战。
2. 他们认为，在大模型公司做产品，需要同时考虑ToC、ToB、ToD等多个方面，并且要不断探索新的功能和应用场景。
. 他们还讨论了如何评估和迭代产品，以及如何培养产品经理的直觉和技能。
4. 最后，他们展望了未来的AI产品，认为主动性和异步性将是重要的发展方向。
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2. 他们认为，在大模型公司做产品，需要同时考虑ToC、ToB、ToD等多个方面，并且要不断探索新的功能和应用场景。
. 他们还讨论了如何评估和迭代产品，以及如何培养产品经理的直觉和技能。
4. 最后，他们展望了未来的AI产品，认为主动性和异步性将是重要的发展方向。
in讯 | InnoClub 大模型领域前沿速递
文章概要：
1. 文章介绍了未来将持续分享大模型领域的最新资讯、学术分析和行业洞见
2. 文章分享了大模型领域的相关资讯，包括万卡集群的AI数据中心的运作方式、Meta前硬件负责人Caitlin Kalinowski加盟OpenAI，领导机器人和消费硬件领域、王慧文回归美团带队探索AI应用、英伟达成为全球市值最大公司
3. 文章分享了大模型领域基金（智谱生态基金）近期完成首关，管理规模达15亿元，以及AI Agent平台Interface获3000万美元融资
4. 文章分享了大模型领域的相关论文，包括苹果发布高效双均方根梯度优化方法，适配Transformer、Mamba模型，以及结构化表格也成模态!浙大TableGPT2开源，最强表格人工智能问世
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2. 文章分享了大模型领域的相关资讯，包括万卡集群的AI数据中心的运作方式、Meta前硬件负责人Caitlin Kalinowski加盟OpenAI，领导机器人和消费硬件领域、王慧文回归美团带队探索AI应用、英伟达成为全球市值最大公司
3. 文章分享了大模型领域基金（智谱生态基金）近期完成首关，管理规模达15亿元，以及AI Agent平台Interface获3000万美元融资
4. 文章分享了大模型领域的相关论文，包括苹果发布高效双均方根梯度优化方法，适配Transformer、Mamba模型，以及结构化表格也成模态!浙大TableGPT2开源，最强表格人工智能问世
侬好呀！沪语大模型“小沪”在上海大学问世
文章概要：
1. 一款名为“小沪”的沪模型于11月9日在上海大学举行的第六届中国数字人文年会上亮相。
2. “小沪”的沪语模型真正上市，进入广泛应用，还有一段较长的道路需要去跋涉。
3. 团队经过近半年的语料和标注，上千小时的语音训练以及测试，研发人员初步建成沪语大模型1.。>4. 未来团队还将对模型进行升级，根据计划，经过改进后的2.0版本，将实现沪语沪语的顺畅交流，并开发男生沪语、童声沪语等个性化的沪语库版本。
5. 发展到3.0版本的“小沪，将增加演唱沪语的。
6 沪语大模型研发团队负责人曾军表示，团队希望将这个项目做成有利于人才培养、科学研究、社会服务和文化传承的项目。
. 沪语、上海大学副教授丁迪蒙近年来为推广海文化，传承和保护上海方言做出了大量的努力。
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2. “小沪”的沪语模型真正上市，进入广泛应用，还有一段较长的道路需要去跋涉。
3. 团队经过近半年的语料和标注，上千小时的语音训练以及测试，研发人员初步建成沪语大模型1.。>4. 未来团队还将对模型进行升级，根据计划，经过改进后的2.0版本，将实现沪语沪语的顺畅交流，并开发男生沪语、童声沪语等个性化的沪语库版本。
5. 发展到3.0版本的“小沪，将增加演唱沪语的。
6 沪语大模型研发团队负责人曾军表示，团队希望将这个项目做成有利于人才培养、科学研究、社会服务和文化传承的项目。
. 沪语、上海大学副教授丁迪蒙近年来为推广海文化，传承和保护上海方言做出了大量的努力。
升民视点 | 大模型之三观
文章概要：
1. 本期封面聚焦“大模型”，编辑部锁定“大模型应用落地”视角，总结出中国大模型发展遵循产业实用主义的结论
2. 中国大模型的“产业实用”体现在演化逻辑、技术本质、产业落地三个方面
3. 信息产业在数据化、平台化、智能化、融合化的驱动之下不断演进新时代的大幕已经虽然舞台情节不断变化，但背后的两股力量始终存在
4.模型能力的关键就在数据、算力和算法同时，数据规模激增且运行加速，带来信息传播聚合的“乘数效应同时，也支撑着个体沟通分散破碎的“除数效应”
5. 大模型自202年11月OpenAI发布ChatGPT以来两年不到的时间，行业已浮现了各代各类的模型，分化出各式各样的发展路径
6. 单有模型这个技术果实，没有产业做根基滋养，实难持续未来大模型能否做事干活，深入产业场景解决复杂问题，是其持续发展的关键>7.轰轰烈烈的“大模型大产业大建设”已开启，舞台上的故事还会继续上演，有高调聚光大厂，也有中途落寞退场玩家，可能有高手一直在场，故事继续，但景移人非，正所谓花落又花开，皆有所期
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2. 中国大模型的“产业实用”体现在演化逻辑、技术本质、产业落地三个方面
3. 信息产业在数据化、平台化、智能化、融合化的驱动之下不断演进新时代的大幕已经虽然舞台情节不断变化，但背后的两股力量始终存在
4.模型能力的关键就在数据、算力和算法同时，数据规模激增且运行加速，带来信息传播聚合的“乘数效应同时，也支撑着个体沟通分散破碎的“除数效应”
5. 大模型自202年11月OpenAI发布ChatGPT以来两年不到的时间，行业已浮现了各代各类的模型，分化出各式各样的发展路径
6. 单有模型这个技术果实，没有产业做根基滋养，实难持续未来大模型能否做事干活，深入产业场景解决复杂问题，是其持续发展的关键>7.轰轰烈烈的“大模型大产业大建设”已开启，舞台上的故事还会继续上演，有高调聚光大厂，也有中途落寞退场玩家，可能有高手一直在场，故事继续，但景移人非，正所谓花落又花开，皆有所期
AI大模型技术产品在智慧城市的应用，一文了解
文章概要：
1. 大模型技术产品落地智慧城市应用的思考：如何构建行业大模型，以智慧城市应用场景为驱动，推进行业精细化治理；如何体现以人为本，基于大模型辅助智慧城市各类参与者。
2. 大模型赋能发展的主要业务场景分析：大模型赋能民生诉求“优服务”；大模型赋能法治政府强规范”；大模型赋能城市管理“优考评”；大模型赋能基层治理“减负担”；大模型赋能城市停车“提效率”。
3. AI大模型助力智慧城市发展展望：大模型推进智慧城市发展的四大关键原则；大模型使能智慧城市的四大场景分类；大模型应用场景务实落地的三大核心抓手。
4. 结束语：大模型在智慧城市当中的应用要能切切实实赋能智慧城市的各类参与者，而不应只是个“花架子”。
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2. 大模型赋能发展的主要业务场景分析：大模型赋能民生诉求“优服务”；大模型赋能法治政府强规范”；大模型赋能城市管理“优考评”；大模型赋能基层治理“减负担”；大模型赋能城市停车“提效率”。
3. AI大模型助力智慧城市发展展望：大模型推进智慧城市发展的四大关键原则；大模型使能智慧城市的四大场景分类；大模型应用场景务实落地的三大核心抓手。
4. 结束语：大模型在智慧城市当中的应用要能切切实实赋能智慧城市的各类参与者，而不应只是个“花架子”。
大模型部署解决方案之TorchServe+vLLM
文章概要：
1. TorchServe是PyTorch中将模型部署到生产环境的一个解决方案，它用HTTP或HTTPS API封装模型，可以处理多种任务
2. 10月份发布的TorchServe 0.12增加了对GenAI的支持，简化了大语言模型的，增加了对主流模型引擎的内置支持，如vLL和TRTLLM
3. vLLM引擎是目前执行LLM的最佳方式之一，TorchServe为vLLM部署到生产环境中提供的一些功能，比如自定义metric、模型版本控制等。并且TorchServe能够通过灵活的自定义处理程序设计AG等功能或者Llama Guard等保护措施所以集成了vLLM的TorchServe可以创建用于生产环境的LLM服务
4. TorchServe还引入了一种异步模式，用以提高硬件利用率。它将传入的请求直接转发到后端，供vLLM使用，而不是之前的同步模式，需要等待预定义的时间或者有足够的请求时才后端。这样vLLM可以自主决定何时处理哪些请求，有助于优化资源分配，实现高效的负载管理。并且在流式模式下，一旦生成首个token，返回并持续输出，减少用户的等待时间
5. 目前TorchServe实现了单节点多GPU的分布式推理，未来计划实现多节点推理，并提供预构建的Docker image以简化部署过程
阅读原文
2. 10月份发布的TorchServe 0.12增加了对GenAI的支持，简化了大语言模型的，增加了对主流模型引擎的内置支持，如vLL和TRTLLM
3. vLLM引擎是目前执行LLM的最佳方式之一，TorchServe为vLLM部署到生产环境中提供的一些功能，比如自定义metric、模型版本控制等。并且TorchServe能够通过灵活的自定义处理程序设计AG等功能或者Llama Guard等保护措施所以集成了vLLM的TorchServe可以创建用于生产环境的LLM服务
4. TorchServe还引入了一种异步模式，用以提高硬件利用率。它将传入的请求直接转发到后端，供vLLM使用，而不是之前的同步模式，需要等待预定义的时间或者有足够的请求时才后端。这样vLLM可以自主决定何时处理哪些请求，有助于优化资源分配，实现高效的负载管理。并且在流式模式下，一旦生成首个token，返回并持续输出，减少用户的等待时间
5. 目前TorchServe实现了单节点多GPU的分布式推理，未来计划实现多节点推理，并提供预构建的Docker image以简化部署过程
《中国电力报》关注羚羊能源大模型在电力及石油石化场景应用
文章概要：
1. 《中国电力报》关注羚羊能源大模型在及石油石化场景应用。
2. 羚羊大模型在电力领域持续拓展应用场景，致力于共建产业生态，焕新能源未来。
3.电力领域，羚羊能源大在大模型赋能原有系统再升级、实现新应用快速落地、探索大模型与业务流程结合等层面都有具体应用。
4. 在石油石化场景中，大模型也已经形成了“百花齐放，百家争鸣”的格局。羚羊能源大模型搭建了“1+N+X”石油石化智能化总体架构，正在为能源行业转型升级“加油打气”。
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2. 羚羊大模型在电力领域持续拓展应用场景，致力于共建产业生态，焕新能源未来。
3.电力领域，羚羊能源大在大模型赋能原有系统再升级、实现新应用快速落地、探索大模型与业务流程结合等层面都有具体应用。
4. 在石油石化场景中，大模型也已经形成了“百花齐放，百家争鸣”的格局。羚羊能源大模型搭建了“1+N+X”石油石化智能化总体架构，正在为能源行业转型升级“加油打气”。
大模型可解释性，发文香饽饽！
文章概要：
1 大模型的可解释性重要，其“黑盒子”会影响结果的，增加对模型的优化以及在医学、金融带来的应用。
2. 提高大模型的可性不仅能优化我们的实验，其一个可发paper的创新点。br> 3 按照大范式分类：传统 fine-tuning 范式 prompting 的范式。
4. 基于传统 fine-tuning 范式的模型解释，又分为局部 和全局解释 。
. 的范式，分为 对基础模型的解释，和对助手的解释 。br解释是对模型针对特定输入实例进行预测的理解，对单个样本预测进行解释。
7. 全局解释模型的出发了解各个组件（神经元、隐藏层更大的模块）编码的内容，模型的工作机制更高的。
8. prompting 的范式基础模型解释具体方法上下文学习 、解释CoT 、表征工程。
9. 基于 prompting 的范式中的助手解释模型通常经过两个阶段的训练无监督预训练和有监督对齐微调。
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2. 提高大模型的可性不仅能优化我们的实验，其一个可发paper的创新点。br> 3 按照大范式分类：传统 fine-tuning 范式 prompting 的范式。
4. 基于传统 fine-tuning 范式的模型解释，又分为局部 和全局解释 。
. 的范式，分为 对基础模型的解释，和对助手的解释 。br解释是对模型针对特定输入实例进行预测的理解，对单个样本预测进行解释。
7. 全局解释模型的出发了解各个组件（神经元、隐藏层更大的模块）编码的内容，模型的工作机制更高的。
8. prompting 的范式基础模型解释具体方法上下文学习 、解释CoT 、表征工程。
9. 基于 prompting 的范式中的助手解释模型通常经过两个阶段的训练无监督预训练和有监督对齐微调。
AI云服务新飞跃 | 中国信通院《人工智能云管理服务能力要求 大模型工程化交付》系列标准重磅发布！(附会议现场解读PPT)
文章概要：
1. 2024年11月5日下午，由中国信通院主办的跨越·升级——AI Cloud M大模型工程交付服务主题活动暨以标准提升交付质量”成功在京召开会上正式发布了《人工智能服务要求 大模型工程化交付》系列。
2. 会议举行了《人工智能云服务能力要求 大模型工程化交付》系列标准的发布仪式，中国信通院云计算与研究所副所长栗蔚等共同出席。
3. 同时会议举行了《人工智能管理服务要求 大模型工程化交付》系列标准参编授牌仪式。中国信通院为华为云计算技术有限公司等企业核心参编专家颁发证书。
4. 会上，中国信通院云计算与大数据研究所云计算部主任马飞发表了《云管理服务产业洞察演讲。
5. 随后，中国信通院云计算与大数据研究所云计算部业务主管董晓慧发表了《AI Cloud MSP之模型交付云管理服务商能力要求标准解读及评估观察》演讲。
6. 接着，中国信通院云计算与大数据研究所云计算王雨宣发表了《AI Cloud MSP之智算云管理服务商能力要求标准解读及评估观察》演讲。
7. 当前，AI Cloud MSP系列标准评估已正式启动，面向为企业提供大模型工程化交付全栈服务的厂商，并依据不同服务水平分为实践级、增强级优秀级、卓越级、引领级。br>8. 后续信通院持续聚焦云计算技术与AI的深度融合，AI云工程化交付服务，开展标准评估、报告编制研究、运营等方面工作。
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2. 会议举行了《人工智能云服务能力要求 大模型工程化交付》系列标准的发布仪式，中国信通院云计算与研究所副所长栗蔚等共同出席。
3. 同时会议举行了《人工智能管理服务要求 大模型工程化交付》系列标准参编授牌仪式。中国信通院为华为云计算技术有限公司等企业核心参编专家颁发证书。
4. 会上，中国信通院云计算与大数据研究所云计算部主任马飞发表了《云管理服务产业洞察演讲。
5. 随后，中国信通院云计算与大数据研究所云计算部业务主管董晓慧发表了《AI Cloud MSP之模型交付云管理服务商能力要求标准解读及评估观察》演讲。
6. 接着，中国信通院云计算与大数据研究所云计算王雨宣发表了《AI Cloud MSP之智算云管理服务商能力要求标准解读及评估观察》演讲。
7. 当前，AI Cloud MSP系列标准评估已正式启动，面向为企业提供大模型工程化交付全栈服务的厂商，并依据不同服务水平分为实践级、增强级优秀级、卓越级、引领级。br>8. 后续信通院持续聚焦云计算技术与AI的深度融合，AI云工程化交付服务，开展标准评估、报告编制研究、运营等方面工作。
新一代信息技术：大模型发展迈入爆发期，开启AI新纪元
文章概要：
1. 新一代信息技术：大模型发展迈入爆发期，开启AI新纪元
2. 技术：大模型发展呈现“规模定律”，Transformer为技术基座
3. GPT系列模型技术发展历程回顾
4. ChatGPT：一举成为现象级应用，引入RLHF算法改进训练数据
5. 市场：全球大模型竞争白热化，国产大模型能力对标GPT-3.5Turbo
6. 变现：API同质化、订阅实现难，AgentMaaS破局之路
7. 算力：大模型发展海量算力需求，预计千规模
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2. 技术：大模型发展呈现“规模定律”，Transformer为技术基座
3. GPT系列模型技术发展历程回顾
4. ChatGPT：一举成为现象级应用，引入RLHF算法改进训练数据
5. 市场：全球大模型竞争白热化，国产大模型能力对标GPT-3.5Turbo
6. 变现：API同质化、订阅实现难，AgentMaaS破局之路
7. 算力：大模型发展海量算力需求，预计千规模
鲸品堂｜大模型推理之显存需求测算
文章概要：
1. 大语言模型应用需要做算力测算，传统方法一般会通过性能测试做一个评估，但实际的情况比较复杂，客户大模型基础设施可能是异构和混配的，开发、测试和生产的模型也可能不同，同样的模型也可能有多种不同尺寸可以选择，还可以选择不同的量化版本，同时在推理阶段还有不同的优化策略，仅仅通过性能测试依然很难获得不同情况下准确的算力需求。
2. 大模型的训练和推理在算力、显存和通信三个方向都有很大的压力，常见的算力计算公式会采用显卡算力除以输入输出的token数需要的算力数，然后再除以单卡算力来测算需要的显卡数量。但实际上用于推理卡的显存一般都不大，常见规格是6G，24G和40G左右。如果需要部署参数规模在14B以上的大模型后，单张显卡可用的显存会明显下降，而可用显存会显著影响推理的吞吐量。因此往往大模型推理的性能常见的瓶颈在于。在实际生产环境中，需要多卡云化的部署，并行策略可以采用数据并行、张量行或流水线并行策略可以提高推理吞吐量，但也会额外增加调度和通信的开销，甚至部分场景下通信带宽也会成为性能瓶颈，消费级的显卡低带宽的弱点就会很明显，这部分内容不在本文讨论范围。
3. 大模型的推理的显存占用主要有三部分构成：模型参数、KV Cache和其它(激活值、Buffer和显存碎片等)，三部分KV Cache的显存占用会随着并发量和输入队列长度(即每个输入序列的token数而显著 的显存占用可以随这些因素的不同而波动。常见三者占用显存比率关系：模型参数占比：40% ～ 60%；KV Cache(键值缓存)占比：2% ～ 50%；其它占比：10% ～ 20%。
4. 本文探讨了单卡情况下显卡显存占用的原理和测算问题，总结下大模型推理的显存占用的原理及部分实践的经验，提供显存评估的简易公式，推荐部分在线测算工具，也有助于理解在复杂场景下性能评估问题。
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2. 大模型的训练和推理在算力、显存和通信三个方向都有很大的压力，常见的算力计算公式会采用显卡算力除以输入输出的token数需要的算力数，然后再除以单卡算力来测算需要的显卡数量。但实际上用于推理卡的显存一般都不大，常见规格是6G，24G和40G左右。如果需要部署参数规模在14B以上的大模型后，单张显卡可用的显存会明显下降，而可用显存会显著影响推理的吞吐量。因此往往大模型推理的性能常见的瓶颈在于。在实际生产环境中，需要多卡云化的部署，并行策略可以采用数据并行、张量行或流水线并行策略可以提高推理吞吐量，但也会额外增加调度和通信的开销，甚至部分场景下通信带宽也会成为性能瓶颈，消费级的显卡低带宽的弱点就会很明显，这部分内容不在本文讨论范围。
3. 大模型的推理的显存占用主要有三部分构成：模型参数、KV Cache和其它(激活值、Buffer和显存碎片等)，三部分KV Cache的显存占用会随着并发量和输入队列长度(即每个输入序列的token数而显著 的显存占用可以随这些因素的不同而波动。常见三者占用显存比率关系：模型参数占比：40% ～ 60%；KV Cache(键值缓存)占比：2% ～ 50%；其它占比：10% ～ 20%。
4. 本文探讨了单卡情况下显卡显存占用的原理和测算问题，总结下大模型推理的显存占用的原理及部分实践的经验，提供显存评估的简易公式，推荐部分在线测算工具，也有助于理解在复杂场景下性能评估问题。
AI云服务新飞跃 | 中国信通院《人工智能云管理服务能力要求 大模型工程化交付》系列标准重磅发布！(附会议现场解读PPT)
文章概要：
1 2024年1月5日下午，由中国信息通信研究院主办的“跨越·升级——AI Cloud MSP模型工程化交付服务主题活动暨以标准提升交付质量推进会”成功在京召开，会上正式《云管理服务能力要求 大模型工程化交付》标准
2. 该标准由中国信通院牵头编制，旨在提升行业标准化水平，通过标准提升带动大模型工程化交付质量提升，加快人工智能云计算标准体系向各行业渗透赋能
3. 会议举行了《人工智能云管理服务能力要求 大模型工程化交付》系列标准的发布仪式
. 会上，中国信通院云计算与大数据云计算部主任马飞发表了《人工智能云管理服务洞察演讲
5. 随后，中国信通云计算与大数据研究所云计算部主管董晓慧发表了《AI Cloud MSP之模型交付云管理服务商能力要求解读及评估》
6. 接着，中国信通院云计算与云计算部业务王雨宣发表了AI Cloud MSP智算云管理.， Cloud MSP系列标准已启动，为企业提供大模型工程化交付全栈技术服务的厂商
8.，中国将持续聚焦云计算技术与AI的深度融合，AI云工程化交付技术服务，开展标准评估、报告编制产业研究、运营活动等方面工作
阅读原文
2. 该标准由中国信通院牵头编制，旨在提升行业标准化水平，通过标准提升带动大模型工程化交付质量提升，加快人工智能云计算标准体系向各行业渗透赋能
3. 会议举行了《人工智能云管理服务能力要求 大模型工程化交付》系列标准的发布仪式
. 会上，中国信通院云计算与大数据云计算部主任马飞发表了《人工智能云管理服务洞察演讲
5. 随后，中国信通云计算与大数据研究所云计算部主管董晓慧发表了《AI Cloud MSP之模型交付云管理服务商能力要求解读及评估》
6. 接着，中国信通院云计算与云计算部业务王雨宣发表了AI Cloud MSP智算云管理.， Cloud MSP系列标准已启动，为企业提供大模型工程化交付全栈技术服务的厂商
8.，中国将持续聚焦云计算技术与AI的深度融合，AI云工程化交付技术服务，开展标准评估、报告编制产业研究、运营活动等方面工作
【行业分析】沈向洋院士：关于大模型的10个思考
文章概要：
1. 沈向洋院士在第四届“青年科学家50²论坛”上做了主题演讲，并给出了他对大模型的10个思考
2. 沈向洋院士的10个思考包括算力是门槛、关于数据的数据、大模型的下一章、人工智能的范式转移、大模型横扫千行百业、AI Agent，从愿景到落地、开源vs闭源、重视AI的治理、重新思考人机关系、智能的本质
3. 沈向洋院士认为，未来通用大模型的占比会越来越低，行业大模型将成为主流
4. 沈向洋院士还提到了AI Agent的发展前景，认为它将成为超级应用
5. 沈向洋院士强调了开源和闭源的区别，认为开源系统在使用时需要模型的系统闭源的工作
6. 沈向洋院士认为，人工智能对千行百业、对整个社会的冲击非常大，需要大家共同来面对
7. 沈向洋院士认为，真正把人机交互搞清楚，才能成为每一代高科技企业真正有商业价值的领导者
8. 沈向洋院士认为，虽然大模型已经给大家带来很多的大模型、深度学习是没有理论的
9. 沈向洋院士在科技大学组织了一场主题为“Mathematical Theory for Emergent Intelligence”的研讨会，讨论涌现智能背后还是要把一些科学原理、数学原理讲清楚
10. 沈向洋院士鼓励更多的年轻科学家加入进来，有更多的信心、信念深入到为未来人工智能发展再有突破的难的问题当中
阅读原文
2. 沈向洋院士的10个思考包括算力是门槛、关于数据的数据、大模型的下一章、人工智能的范式转移、大模型横扫千行百业、AI Agent，从愿景到落地、开源vs闭源、重视AI的治理、重新思考人机关系、智能的本质
3. 沈向洋院士认为，未来通用大模型的占比会越来越低，行业大模型将成为主流
4. 沈向洋院士还提到了AI Agent的发展前景，认为它将成为超级应用
5. 沈向洋院士强调了开源和闭源的区别，认为开源系统在使用时需要模型的系统闭源的工作
6. 沈向洋院士认为，人工智能对千行百业、对整个社会的冲击非常大，需要大家共同来面对
7. 沈向洋院士认为，真正把人机交互搞清楚，才能成为每一代高科技企业真正有商业价值的领导者
8. 沈向洋院士认为，虽然大模型已经给大家带来很多的大模型、深度学习是没有理论的
9. 沈向洋院士在科技大学组织了一场主题为“Mathematical Theory for Emergent Intelligence”的研讨会，讨论涌现智能背后还是要把一些科学原理、数学原理讲清楚
10. 沈向洋院士鼓励更多的年轻科学家加入进来，有更多的信心、信念深入到为未来人工智能发展再有突破的难的问题当中
卓世科技：浅谈大模型剪枝(Pruner)技术
文章概要：
1. 文章主要介绍了大模型剪枝技术的原理与发展，包括背景及原理、代表性方法和研究进展。
2. 大模型剪枝技术的背景及原理是通过减少模型中的参数，降低资源消耗，同时尽量保持模型的性能。
3. 代表性方法是LLM-Pruner，主要包括分组阶段、评估阶段和微调阶段。
4. 研究进展是大模型剪枝技术已经成为近两年的研究热点，无论是在工业界还是学术界，都有许多研究人员投身于这一领域。
阅读原文
2. 大模型剪枝技术的背景及原理是通过减少模型中的参数，降低资源消耗，同时尽量保持模型的性能。
3. 代表性方法是LLM-Pruner，主要包括分组阶段、评估阶段和微调阶段。
4. 研究进展是大模型剪枝技术已经成为近两年的研究热点，无论是在工业界还是学术界，都有许多研究人员投身于这一领域。
阿里国际翻译大模型Marco来了！
文章概要：
1. 阿里国际最新研发的Marco翻译大模型正式发布、英、日、韩、西、法等5种全球语种，目前已阿里国际AI官网Aidge上线，面向全球用户开放使用。br>2. Marco翻译大模型在BLEU自动评测指标，于市面上的标杆翻译，成本和效果领先。
3. Marco主要优势就是由大语言模型驱动，语境进行翻译，而不是根据字面意思，造成哭笑不得的歧义。
4. Marco翻译大模型通过面向多语言的数据筛选技术，如多语种混合语料甄别、多维度数据质量评估，获得高质量、大规模的多语言数据，再结合多语言的混合专家、扩张，从而保证主导语言（如中、英）性能不下降的情况下，提升其他语种的质量。
5. 通过模型量化和加速、多模型规约等优化策略，大幅降低大模型的服务成本，甚至与传统小模型相比，成本也具有优势。
. Marco翻译大模型已实现大规模商用，在跨境电商领域的表现尤为亮眼。
7. 对于个人用户能够根据上下文提供高质量的翻译和良好的可读性，甚至支持不同的翻译风格，满足多样化的翻译需求。
阅读原文
3. Marco主要优势就是由大语言模型驱动，语境进行翻译，而不是根据字面意思，造成哭笑不得的歧义。
4. Marco翻译大模型通过面向多语言的数据筛选技术，如多语种混合语料甄别、多维度数据质量评估，获得高质量、大规模的多语言数据，再结合多语言的混合专家、扩张，从而保证主导语言（如中、英）性能不下降的情况下，提升其他语种的质量。
5. 通过模型量化和加速、多模型规约等优化策略，大幅降低大模型的服务成本，甚至与传统小模型相比，成本也具有优势。
. Marco翻译大模型已实现大规模商用，在跨境电商领域的表现尤为亮眼。
7. 对于个人用户能够根据上下文提供高质量的翻译和良好的可读性，甚至支持不同的翻译风格，满足多样化的翻译需求。
大模型，炸了。。。
文章概要：
1. 近年来大模型成为人工智能领域最热门的话题，所有科技都布局AI，模型相关岗位数量增多，年薪甚至达到80W-90W。
2. 沃恩携手顶刊审稿人Kimi老师，共同推出7天入门大模型课程，为对大感兴趣的同学提供资源为大模型领域的探索打下基础。
3. 课程将从深度学习开始快速了解大模型的相关理论和，最后利用所学知识进行前沿问题的探索。
4. 课程从最基础的NLP语言知识入手，逐步深入到在LP中的应用，其中更是详细预训练模型和N的任务及实现。
6. 文末福利：我联合多位QS前50大佬做了原价699现在0元领取！
阅读原文
2. 沃恩携手顶刊审稿人Kimi老师，共同推出7天入门大模型课程，为对大感兴趣的同学提供资源为大模型领域的探索打下基础。
3. 课程将从深度学习开始快速了解大模型的相关理论和，最后利用所学知识进行前沿问题的探索。
4. 课程从最基础的NLP语言知识入手，逐步深入到在LP中的应用，其中更是详细预训练模型和N的任务及实现。
6. 文末福利：我联合多位QS前50大佬做了原价699现在0元领取！
有道周枫：教育大模型16个月落地思考
文章概要：
1. 大模型和AIGC技术适合教育领域，这个已然成为共识。在我国，教师数量不足是教育领域长期存在的矛盾，大模型技术更能够有效提升“教”与“学”这两个本质上属于思维活动的效率，因而从长远来看，其非常适合教育领域。
2. 在教育领域，三大场景逐渐成为关键应用点：学校场景、家庭场景、自学场景。从智能能力上分层，是审视AI应用的另外一个视角，可以直观地将大模型在教育应用中的智能能力划分为四层：L1交互问答、L2人性化辅导、L3主动辅导学习、L4虚拟老师。
3. 自ChatGPT诞生的两年以来，众多团队对教育类的大模型应用进行大量尝试，有道的团队也展开了公司历史上最为集中的快速试错历程。作为商业公司，使产品实现增长并跑通商业模式是团队必须跨越的关卡。以下是我们认为已经基本跑通的两个应用方向：语言类学习、全科答疑。
4. 在很多文字类以及记忆性、直觉性强的任务方面，例如文字润色、知识问答、文秘助理等，大模型的能力已经超越人类。映射到教育大模型上，在外语学习、语文分析以及各文科（英语语文、历史、地理）的解题和答疑方面，已经达到了相当高的质量，通过精心的产品设计，完全可以打造出一批具有前景的产品。
5. 除了涉及做什么学科，在什么场景应用之外，还有一个关键问题是商业模式——是2C，2B，2G，还是有其它收获商业价值的方法。首先，2B2G逆流前进。对于很多团队而言，包括大模型“六小虎”，2B2G都是基础的商业模式。然而，从实践来看，这一轮大模型的2B2G应用，暂时可能确实也就只能起到一个开端的作用，要支撑起很多家公司的发展甚至盈利还是比较困难的。
6. 好消息是2C应用更加乐观。与B和G端下单吝啬相比，大量消费者对于能够击中他们应用场景的AI产品热情高涨。而且，会员收费模式早已被接受，因此不但留存率上涨，日活涨，好产品的收入也快速上升。
7. 除了软件之外，我们也非常看到AI硬件的在教育领域机会。我认为至少有三个理由，使得大模型和AIGC能够推动AI教育硬件得到更大规模的普及：硬件提供了最大定制化体验的机会，能够让大模型的能力充分发挥，从而最好地解决用户场景问题；创新形态（form-factor）带来大模型产品的巨大设计空间和良好商业模式；端侧模型带来新的机会。
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2. 在教育领域，三大场景逐渐成为关键应用点：学校场景、家庭场景、自学场景。从智能能力上分层，是审视AI应用的另外一个视角，可以直观地将大模型在教育应用中的智能能力划分为四层：L1交互问答、L2人性化辅导、L3主动辅导学习、L4虚拟老师。
3. 自ChatGPT诞生的两年以来，众多团队对教育类的大模型应用进行大量尝试，有道的团队也展开了公司历史上最为集中的快速试错历程。作为商业公司，使产品实现增长并跑通商业模式是团队必须跨越的关卡。以下是我们认为已经基本跑通的两个应用方向：语言类学习、全科答疑。
4. 在很多文字类以及记忆性、直觉性强的任务方面，例如文字润色、知识问答、文秘助理等，大模型的能力已经超越人类。映射到教育大模型上，在外语学习、语文分析以及各文科（英语语文、历史、地理）的解题和答疑方面，已经达到了相当高的质量，通过精心的产品设计，完全可以打造出一批具有前景的产品。
5. 除了涉及做什么学科，在什么场景应用之外，还有一个关键问题是商业模式——是2C，2B，2G，还是有其它收获商业价值的方法。首先，2B2G逆流前进。对于很多团队而言，包括大模型“六小虎”，2B2G都是基础的商业模式。然而，从实践来看，这一轮大模型的2B2G应用，暂时可能确实也就只能起到一个开端的作用，要支撑起很多家公司的发展甚至盈利还是比较困难的。
6. 好消息是2C应用更加乐观。与B和G端下单吝啬相比，大量消费者对于能够击中他们应用场景的AI产品热情高涨。而且，会员收费模式早已被接受，因此不但留存率上涨，日活涨，好产品的收入也快速上升。
7. 除了软件之外，我们也非常看到AI硬件的在教育领域机会。我认为至少有三个理由，使得大模型和AIGC能够推动AI教育硬件得到更大规模的普及：硬件提供了最大定制化体验的机会，能够让大模型的能力充分发挥，从而最好地解决用户场景问题；创新形态（form-factor）带来大模型产品的巨大设计空间和良好商业模式；端侧模型带来新的机会。
火热的AI 大模型有哪些安全、监管与合规标准？结尾送书~~
文章概要：
1. 人工智能飞速发展，大语言模型产品不断涌现，同时也带来了一系列安全、监管与合规问题。
2. 《大模型安全、监管与合规》是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。
3. 本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。
4. 本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软全球MIE Expert创新教育专家、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。
5. 阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：大模型安全的范畴、现状和挑战大模型技术层面的安全风险；大模型监管与合规的法律框架；大模型知识产权合规；大模型数据合规；大内容安全；大模型算法合规；大模型伦理安全；大模型的安全保障方案；生成式人工智能的发展趋势。
阅读原文
2. 《大模型安全、监管与合规》是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。
3. 本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。
4. 本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软全球MIE Expert创新教育专家、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。
5. 阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：大模型安全的范畴、现状和挑战大模型技术层面的安全风险；大模型监管与合规的法律框架；大模型知识产权合规；大模型数据合规；大内容安全；大模型算法合规；大模型伦理安全；大模型的安全保障方案；生成式人工智能的发展趋势。
o1等国外头部大模型，在高难度任务上具备较大领先性 | SuperCLUE
文章概要：
1. SuperCLUE发布了《中文大模型基准测评2024年10月报告》，重点评估了国内外43模型，在环境下的理科、文科和高难度Hard任务上的综合能力。
2. OpenAI和Anthropic的系列模型在中文环境下是全球最好的两个系列模型，o1-preview取得总分755分，有较大领先。
3. 在中文高难度Hard任务上，1-preview大幅领先，排名第二档的Claude 3.5 Sonnet(20241022)和ChatGPT-4o-latest有超过5的表现。
4中文任务上，o1-preview小幅领先，ChatGPT-4o-latest、Claude 3.5 Sonnet(1022)和国内大模型金牌平均线表现紧随其后。
5. 在文科任务上，国内外头部大模型均处于7-80分之间总体上无明显差异。
6 报告完整详细内容，可点击文章【阅读原文】查看高清完整PDF版。
阅读原文
2. OpenAI和Anthropic的系列模型在中文环境下是全球最好的两个系列模型，o1-preview取得总分755分，有较大领先。
3. 在中文高难度Hard任务上，1-preview大幅领先，排名第二档的Claude 3.5 Sonnet(20241022)和ChatGPT-4o-latest有超过5的表现。
4中文任务上，o1-preview小幅领先，ChatGPT-4o-latest、Claude 3.5 Sonnet(1022)和国内大模型金牌平均线表现紧随其后。
5. 在文科任务上，国内外头部大模型均处于7-80分之间总体上无明显差异。
6 报告完整详细内容，可点击文章【阅读原文】查看高清完整PDF版。
【技术解析】CPU运行大模型工作负载的探讨
文章概要：
1. 随着人工智能技术的迅速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛，这些大模型通常需要大量的计算资源，尤其是高性能的GPU来支持其训练和推理过程。
2. 大模型是指参数量超过十亿甚至万亿的深度学习模型，如BERT、GPT-3等，这些模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，但其训练和推理过程需要巨大的计算资源。
3. CPU具有通用性强、成熟的生态系统、高精度计算等传统优势，在大模型时代，CPU常常与其他专用硬件协同工作，如GPU、TPU、FPGA等
4. 主流CPU厂商在AI领域的技术实力比较：英特尔在CPU领域有着深厚的技术沉淀和广泛的产品线，AMD提供了跨多种计算平台的完整AI系统解决方案，高通在终端侧AI领域具有很强的技术实力，苹果的产品生态系统高度封闭，这使得其能够对硬件和软件进行深度的优化和整合。
5. 未来，CPU将继续发展和演进，架构优化、与专用硬件的深度融合、内存系统优化、软件优化、面向边缘计算和终端设备。
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2. 大模型是指参数量超过十亿甚至万亿的深度学习模型，如BERT、GPT-3等，这些模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，但其训练和推理过程需要巨大的计算资源。
3. CPU具有通用性强、成熟的生态系统、高精度计算等传统优势，在大模型时代，CPU常常与其他专用硬件协同工作，如GPU、TPU、FPGA等
4. 主流CPU厂商在AI领域的技术实力比较：英特尔在CPU领域有着深厚的技术沉淀和广泛的产品线，AMD提供了跨多种计算平台的完整AI系统解决方案，高通在终端侧AI领域具有很强的技术实力，苹果的产品生态系统高度封闭，这使得其能够对硬件和软件进行深度的优化和整合。
5. 未来，CPU将继续发展和演进，架构优化、与专用硬件的深度融合、内存系统优化、软件优化、面向边缘计算和终端设备。
大模型，彻底炸了。。。
文章概要：
1. 近年来，人工智能领域最火热的话题是大模型，ChatGPT 推出仅一年半就将生成式 AI 推向主流，影响到了招聘市场，大模型相关岗位数量增多，年薪甚至达到 80W90。
2. 沃恩智慧携手顶刊审稿人imi 老师，共同推出 7 天入门大模型课程，意在为对大模型感兴趣的同学提供相关资源，为大模型领域的探索打下基础。. 同时课程还讲解了大的实践和案例以及 NLP 的前沿技术与挑战规划模型论文的写作方向，每节课后还会大家对大疑问，集中解答所有疑惑br>5. 我联合多位 QS 前 5做了最新大模型实战系列课，原价 699 元，现在 0 元领取！
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大模型，炸了。。。
文章概要：
1. 近年来，大模型成为人工智能领域最热门话题，ChatGPT 推出一年半将生成式 AI 推向主流，科技巨头纷纷布局 AI，影响招聘市场大模型相关岗位，年薪达 80W-90W
2 沃恩智慧携手顶刊审稿 Kimi 老师推出 7 天入门大模型，从开始快速了解大的相关理论和最后利用所学知识进行前沿问题的探索。
3. 课程从最基础的 NLP 语言知识入手，逐步深入到深度学习在 NLP 中的应用，其中更是详细介绍了预训练模型和 NLP 的及实现。
4. 课程还讲解了大模型的实践和案例以及 NLP 的前沿技术与挑战，规划大模型论文的写作方向，每节课后还会针对大家对大模型常见疑问，集中解答所有疑惑。
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6. 大语言模型的迅猛发展引起了世界各国学术界高度，掌握大模型发展俨然是人工智能未来的趋势，大型语言模型（LLM ）的发展正朝着更大规模、更专业更安全的方向发展，同时也在探索如何更好到各种业务流程和应用中。
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文章概要：
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对话喻友平：大模型已从“暴风骤雨”到“润物细无声”
文章概要：
1. 网易科技推出对话栏目《态度AGI》，对话100位AI专家、企业家、投资人，见证AGI时代的到来。
2. 中关村科金总裁喻友平接受网易科技《态度AGI》栏目对话，他认为大模型已从“暴风骤雨”转到“润物细无声”阶段，商业化还处于早期，未来产业智能化的进程是不可阻挡的。
3. 喻友平认为中关村科金是一家“接地气”的科技公司，客户在选择真正能帮解决实际问题的厂商时，更倾向服务好、具备端到端方案、有自研技术能力的厂商。
4. 喻友平认为To B企业只要回归商业本质，专注于技术产品化、产品智能化、以及组织能力的提升，实现可持续的商业变现是完全有机会的。
5. 喻友平认为大模型赛道经过了早期的“暴风骤雨”式发展后，现在进入了更为平稳的“润物细无声”状态，正在逐步实现其应用落地价值。
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2. 中关村科金总裁喻友平接受网易科技《态度AGI》栏目对话，他认为大模型已从“暴风骤雨”转到“润物细无声”阶段，商业化还处于早期，未来产业智能化的进程是不可阻挡的。
3. 喻友平认为中关村科金是一家“接地气”的科技公司，客户在选择真正能帮解决实际问题的厂商时，更倾向服务好、具备端到端方案、有自研技术能力的厂商。
4. 喻友平认为To B企业只要回归商业本质，专注于技术产品化、产品智能化、以及组织能力的提升，实现可持续的商业变现是完全有机会的。
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AI安全 | 大模型时代下的安全隐患规避
文章概要：
1. 文章介绍了处于人工智能飞速发展的黄金时期，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术极大地丰富了创意表达的方式，加速了知识的传播，并为社会变革注入了新的动力
2. 文章讲述了大模型时代下的安全隐患规避，包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点
3. 文章提到了《大模型安全、监管与合规》的内容简介，包括技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作
4. 文章阐述了大模型安全的范畴、现状和挑战，包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点
5. 文章说明了大模型技术层面的安全风险，包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性
6. 文章讲解了大模型监管与合规的法律框架，包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法进展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践
7. 文章分析了大模型知识产权合规，包括著作权、开源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护
8. 文章论述了大模型数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规
9. 文章探讨了大模型内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规
10. 文章研究了大模型算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公开透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要点总结
11. 文章说明了大模型伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表>12. 文章阐述了大模型的安全保障方案，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略
13. 文章探讨了生成式人工智能的发展趋势，包括技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势
阅读原文
2. 文章讲述了大模型时代下的安全隐患规避，包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点
3. 文章提到了《大模型安全、监管与合规》的内容简介，包括技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作
4. 文章阐述了大模型安全的范畴、现状和挑战，包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点
5. 文章说明了大模型技术层面的安全风险，包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性
6. 文章讲解了大模型监管与合规的法律框架，包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法进展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践
7. 文章分析了大模型知识产权合规，包括著作权、开源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护
8. 文章论述了大模型数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规
9. 文章探讨了大模型内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规
10. 文章研究了大模型算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公开透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要点总结
11. 文章说明了大模型伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表>12. 文章阐述了大模型的安全保障方案，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略
13. 文章探讨了生成式人工智能的发展趋势，包括技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势
互联网下的大模型构造分析
文章概要：
1. 互联网下的大模型构造分析，包括其定义、关键技术、应用场景、面临的挑战以及未来的发展趋势>2. 大模型定义与特征，具有庞大参数规模、复杂网络结构的机器学习模型
3. 关键技术解析，包括深度学习框架、自注意力机制、预训练、稀疏化与量化技术
4. 应用概览，自然、计算机视觉、推荐系统、医疗健康
5. 面临的挑战，包括高昂的成本、隐私与安全、模型可解释性、算法偏见
6. 未来发展趋势，包括模型轻量化、模态融合、强化学习与大模型的、伦理与法规的完善
7. 互联网下的大模型不仅是对当前技术现状的深刻洞察，更是对未来智能社会发展的前瞻思考
8. 面对挑战与机遇并存的局面，我们应以、合作、创新的态度，探索大模型潜力，促进其健康、可持续地发展，共同数字时代的新篇章
阅读原文
3. 关键技术解析，包括深度学习框架、自注意力机制、预训练、稀疏化与量化技术
4. 应用概览，自然、计算机视觉、推荐系统、医疗健康
5. 面临的挑战，包括高昂的成本、隐私与安全、模型可解释性、算法偏见
6. 未来发展趋势，包括模型轻量化、模态融合、强化学习与大模型的、伦理与法规的完善
7. 互联网下的大模型不仅是对当前技术现状的深刻洞察，更是对未来智能社会发展的前瞻思考
8. 面对挑战与机遇并存的局面，我们应以、合作、创新的态度，探索大模型潜力，促进其健康、可持续地发展，共同数字时代的新篇章
海报征集｜中国中文信息学会2024学术年会暨第三届全国大模型智能生成大会（CIPS-LMG2024）
文章概要：
1. 中国信息2024学术年会第三届全国大模型智能生成大会CIPSMG 2024）年1月2-12月1日于浙江嘉兴召开
2. 本次大会围绕“智聚模都，生成未来”主题，除了邀请多位院士、学术专家及技术专家主论坛致辞外，还了多个分论坛，覆盖了大模型理论、深度推理、大模型安全、多模态大模型、科学智能、具身智能智能体、社会智能等时下最关注的技术议题
3. 本次大会设立海报环节，围绕“大模型生成”相关主题征集作品
.截止日期：22年16日
. 录用发出日期：024年1118日>6.版提交日期：04年11月24日>7. 大会日期：2211月28日12月日
阅读原文
2. 本次大会围绕“智聚模都，生成未来”主题，除了邀请多位院士、学术专家及技术专家主论坛致辞外，还了多个分论坛，覆盖了大模型理论、深度推理、大模型安全、多模态大模型、科学智能、具身智能智能体、社会智能等时下最关注的技术议题
3. 本次大会设立海报环节，围绕“大模型生成”相关主题征集作品
.截止日期：22年16日
. 录用发出日期：024年1118日>6.版提交日期：04年11月24日>7. 大会日期：2211月28日12月日
每周一问大模型 | 大模型初创公司To B的金矿在哪？
文章概要：
1. 10月份图灵指数AI+大榜前十中，只有智谱清言一家大模型初创企业。
2. 在To B大趋势下，大模型初创企业面临广阔商机，可以通过开发垂直领域的定制化解决方案、提供SaaS低成本AI服务、满足企业对私有化部署的需求、提升用户体验、探索创新商业模式以及构建合作伙伴生态系统等方式，加速企业客户的数字化转型br> 3. 然而，这些企业也需克服技术挑战、市场定位、客户信任及与大型科技公司的等，特别是在保障数据安全和隐私的同时，提供可靠的服务，并保持持续的研发投入创新能力
阅读原文
2. 在To B大趋势下，大模型初创企业面临广阔商机，可以通过开发垂直领域的定制化解决方案、提供SaaS低成本AI服务、满足企业对私有化部署的需求、提升用户体验、探索创新商业模式以及构建合作伙伴生态系统等方式，加速企业客户的数字化转型br> 3. 然而，这些企业也需克服技术挑战、市场定位、客户信任及与大型科技公司的等，特别是在保障数据安全和隐私的同时，提供可靠的服务，并保持持续的研发投入创新能力
那些发顶会的大模型idea都是怎么来的？
文章概要：
1 本书大语言模型基础与前沿》由美国明尼苏大学双城分校电子与计算机工程博士熊涛所，内容全面、强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者与参考> 2. 本书作者关注的不仅仅是过去和现在，也激励读者展望未来，探索大模型的前沿领域> 3语言模型的迅猛发展引起了世界各国学术界高度重视，掌握大模型发展俨然是人工智能未来的趋势， 大型语言模型(LLM)的发展 正朝着更大规模、更专业更安全的方向发展，同时也在探索如何更好地集成到各种业务和应用中> 4. 作者联合多位QS前50大佬做了最新的大模型实战系列课，原价699元，现在0元领取
5. 作者整理了QS前50名大佬的部分现成顶会大模型idea，很多现有大模型idea可冲一区，让大佬直接带飞！拼手速！手慢无
6. 沃恩人工智能科研辅导行业中唯一一家受邀参会的 ，沃恩在展示了他们的沃研Turbo大模型
7. 作者给大家到特别的福利——沃恩智慧研发的沃研Turbo大模型限时免费使用
阅读原文
5. 作者整理了QS前50名大佬的部分现成顶会大模型idea，很多现有大模型idea可冲一区，让大佬直接带飞！拼手速！手慢无
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大模型时代的软件研发：正确的打开方式
文章概要：
1. 国内LLM落地软件研发的现状：国内软件研发团队对LLM的重视程度显著提升，在软件研发整个生命周期都有很好的应用，目前在环节LLM应用效果最好。但团队在应用LLM时仍面临诸多挑战，如生成代码的采纳率低等。
2. LLM更适合编程工作吗：LLM适合编程的三大理由是高成本的开发人员、高质量的代码数据、编程语言也是一种语言。LLM的局限性是幻觉问题，需要采取措施缓解。
3. 代码生成的正确打开目前国内流行的AI编程助手存在风险，正确的打开方式是UTDD，即先生成单元测试代码，给代码生成足够的上下文和约束条件，再根据测试代码生成产品代码。
4. 大模型时代软件研发的落地方式：LLM在自然语言处理方面的优势，在借助智能体（AI agent）和RAG技术，使其非常适合用于需求的采集、分析和定义。ATDD是大模型时代软件研发的终极打开方式。
5. 未来展望：未来的软件开发将不再只是人类开发者的专属领域，多智能体系统（Multi-Agent Systems）将在开发过程中扮演重要角色。
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2. LLM更适合编程工作吗：LLM适合编程的三大理由是高成本的开发人员、高质量的代码数据、编程语言也是一种语言。LLM的局限性是幻觉问题，需要采取措施缓解。
3. 代码生成的正确打开目前国内流行的AI编程助手存在风险，正确的打开方式是UTDD，即先生成单元测试代码，给代码生成足够的上下文和约束条件，再根据测试代码生成产品代码。
4. 大模型时代软件研发的落地方式：LLM在自然语言处理方面的优势，在借助智能体（AI agent）和RAG技术，使其非常适合用于需求的采集、分析和定义。ATDD是大模型时代软件研发的终极打开方式。
5. 未来展望：未来的软件开发将不再只是人类开发者的专属领域，多智能体系统（Multi-Agent Systems）将在开发过程中扮演重要角色。
真·打字P图！字节发布新模型SeedEdit，一句话爆改世界名画，可免费体验
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队推出了最新图像编辑模型SeedEdit，主打一句话轻松P图，是国内首个产品化的通用图像编辑模型。<>2. SeedEdit采用了Diffusion架构，在不引入新参数的情况下将图像生成模型转换成了图像编辑模型，在图像编辑的通用性、可控性和高质量上实现了新的突破。
3. SeedEdit已上线豆包PC端和字节AIGC平台即梦网页端开始测试。
4. SeedEdit的图片编辑效果可谓炸裂，在通用性上做到了极致，不用涂抹编辑区域，只需给出一句简洁的prompt，就能实现任意指令的编辑，适用各类编辑任务，支持用户脑洞大开的奇思妙想。
5. SeedEdit还能一句话换背景，巧妙去掉其中的斑驳，画质一整个拉升。
6. SeedEdit也可以进行元素替换，还能随意切换各种风格。
7. 经过多次尝试，总结出一套超实用的prompt指南。
8. 让字节SeedEdit和AI生图界的‘扛’Dall・E3、Midjourney来次真刀真枪的比拼，SeedEdit作为通用的图像编辑模型，无需再训练微调即可快捷应用，极大地简化了图像编辑的流程。
9. 技术报告介绍，SeedEdit基于图像生成常用的扩散模型，但又能够根据任何文本提示修订给定的图像。
10. 最近一段时间，扩散模型生成的图像虽然效果越来越好，但其内容通常是不可控的。通过SeedEdit，字节的研究人员尝试在不引入新参数的情况下，将图像生成的扩散模型转化成了图像编辑模型。
11. 豆包大模型诞生前，字节就一直在关注AI图像生成相关技术，并持续增加研发投入。豆包大模型尽管入场时间不是最早，但凭借优秀的效果和独特的社交体验迅速成为了国内最热门的大模型之一。
12. 能够迅速做出生成式AI应用爆款的字节，其所做的努力并不只是在应用层面上创新。字节大模型团队最近的前沿研究，已经在不断挑战AI领域的技术难题。
13. SeedEdit团队表示，其实现阶段模型在复杂内容和精细控制层面上还有改进空间。下一步要提升的还有真实图片风格保持、ID一致性、编辑准确性、长时序内容（如漫画生成）等等方面。除此以外，SeedEdit还将会开放多轮复杂编辑的功能。
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3. SeedEdit已上线豆包PC端和字节AIGC平台即梦网页端开始测试。
4. SeedEdit的图片编辑效果可谓炸裂，在通用性上做到了极致，不用涂抹编辑区域，只需给出一句简洁的prompt，就能实现任意指令的编辑，适用各类编辑任务，支持用户脑洞大开的奇思妙想。
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6. SeedEdit也可以进行元素替换，还能随意切换各种风格。
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10. 最近一段时间，扩散模型生成的图像虽然效果越来越好，但其内容通常是不可控的。通过SeedEdit，字节的研究人员尝试在不引入新参数的情况下，将图像生成的扩散模型转化成了图像编辑模型。
11. 豆包大模型诞生前，字节就一直在关注AI图像生成相关技术，并持续增加研发投入。豆包大模型尽管入场时间不是最早，但凭借优秀的效果和独特的社交体验迅速成为了国内最热门的大模型之一。
12. 能够迅速做出生成式AI应用爆款的字节，其所做的努力并不只是在应用层面上创新。字节大模型团队最近的前沿研究，已经在不断挑战AI领域的技术难题。
13. SeedEdit团队表示，其实现阶段模型在复杂内容和精细控制层面上还有改进空间。下一步要提升的还有真实图片风格保持、ID一致性、编辑准确性、长时序内容（如漫画生成）等等方面。除此以外，SeedEdit还将会开放多轮复杂编辑的功能。
当视觉大模型陷入认知失调，马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架
文章概要：
1. 马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架AutoHallusion，通过在场景图像中插入或删除特定物体，并针对这些修改后的图像提问，从而检测大模型在回答时可能出现的幻觉现象
2. 本文提出了AUTOHALLUSION框架，可以自动生成各种幻觉案例并进行批量生产。该框架基于认知科学原理，大模型产生幻觉的原因，提出了策略：插入异常物体、插入成对物体和移除相关物体，通过场景中的物体构成来创建与语言先验相冲突的
3. AUTOHALLUSION在包括GPT-4V、Gemini、Claude和LLaVA等最新的大模型上进行了实验，并整理发布了一个基准数据集，来评估性能。在该基准的实验结果表明，GPT-4V等大模型的问答准确率最高仅60%
阅读原文
2. 本文提出了AUTOHALLUSION框架，可以自动生成各种幻觉案例并进行批量生产。该框架基于认知科学原理，大模型产生幻觉的原因，提出了策略：插入异常物体、插入成对物体和移除相关物体，通过场景中的物体构成来创建与语言先验相冲突的
3. AUTOHALLUSION在包括GPT-4V、Gemini、Claude和LLaVA等最新的大模型上进行了实验，并整理发布了一个基准数据集，来评估性能。在该基准的实验结果表明，GPT-4V等大模型的问答准确率最高仅60%
OpenAI引领大模型技术，终极目标剑指AGI
文章概要：
1. OpenAI引领大模型技术，终极目标剑指> 2. OpenAI创立：以实现安全的AGI为主旨
3. GPT发展回顾：模型性能随结构、规模的提升不断优化
4. GPT发展回顾：GPT3.5改进训练步骤实现性能跃升
5.PT发展回顾：多模态大模型GPT-4
6. GPT发展回顾：更快更强更便宜的GPT-4 Turbo
7. 最新进展：GPT-5有望实现性能跃升
8. 图片生成模型：OpenAI发布DALL.E 3
9. 视频生成模型：OpenAI发布“物理模拟器”Sora
10. 模型尺度扩展带来惊人的涌现能力
11. Sora的本质是一种Diffusion transformer模型
12. AI生成视频的技术路线主要经历了四个阶段
13. Sora模型训练范式：patch统一原始视觉数据
4. Sora模型训练范式：re-captioning标注技术带来优秀的语言理解能力
阅读原文
3. GPT发展回顾：模型性能随结构、规模的提升不断优化
4. GPT发展回顾：GPT3.5改进训练步骤实现性能跃升
5.PT发展回顾：多模态大模型GPT-4
6. GPT发展回顾：更快更强更便宜的GPT-4 Turbo
7. 最新进展：GPT-5有望实现性能跃升
8. 图片生成模型：OpenAI发布DALL.E 3
9. 视频生成模型：OpenAI发布“物理模拟器”Sora
10. 模型尺度扩展带来惊人的涌现能力
11. Sora的本质是一种Diffusion transformer模型
12. AI生成视频的技术路线主要经历了四个阶段
13. Sora模型训练范式：patch统一原始视觉数据
4. Sora模型训练范式：re-captioning标注技术带来优秀的语言理解能力
调研180多篇论文，这篇综述终于把大模型做算法设计理清了
文章概要：
1. 本文是对大模型做算法设计的系统性回顾，介绍了相关研究的四个维度，包括LLMs的作用、搜索技术、提示策略和应用。2. 本文贡献包括LLM4AD的系统综述、多维度分类、挑战和未来方向。3. 论文收集和扫描的详细流程包括数据提取和收集、摘要筛选、全文筛选、补充。4. LLM4AD论文按照大模型的结合方法可以分为四个范式：大模型作为优化算子、大模型用于结果预测、大模型用以特征提取、大模型用来算法设计。5. 目前在LLM4AD中采用的搜索方法可分为四类：基于采样的方法单点迭代的搜索方法、基于种群的搜索方法、基于不确定性的搜索方法。6. 最常使用的LLMs是GPT-4和GPT-3.5，占了大约50%。7. 本文整理了四个主要的应用领域：优化、机器学习、科学发现、工业。8. 未来包括算法设计大模型、多模态LLM、人类-大模型交互、基于LLM的算法评估、理解LLM的行为、全自动算法设计、LLM4AD的标准测试集和平台。9. 本文提供了一份最新的关于大语言模型在算法设计中应用的系统性综述。
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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：
1. 大模型在人工智能领域取得了显著成就，如GPT系列在自然语言处理领域的应用，以及在图像处理、音频处理、生理信号等其他数据模态中的优势。
2. 大模型的发展历程包括起源、演变路径、特性、技术、应用、发展和挑战等方面。
3. 大模型的技术包括Transformer架构、有监督微调、人类反馈强化学习等，应用领域包括自然语言处理、图像理解生成、语音识别等。
4. 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、提示工程、上下文推理、知识更新、可解释性、隐私安全性和数据偏见等。
5. 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、可解释性与可信度等。
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2. 大模型的发展历程包括起源、演变路径、特性、技术、应用、发展和挑战等方面。
3. 大模型的技术包括Transformer架构、有监督微调、人类反馈强化学习等，应用领域包括自然语言处理、图像理解生成、语音识别等。
4. 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、提示工程、上下文推理、知识更新、可解释性、隐私安全性和数据偏见等。
5. 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、可解释性与可信度等。
智能社会治理系列•人工智能大模型价值观及测评体系学术研讨会在清华大学成功举办
文章概要：
1. 为深入学习贯彻党的二十届三中全会精神，推动大模型价值观测评学术研究与技术创新，“人工智能大模型价值观及测评体系学术研讨会”于11日在清华大学举行。
2. 会议由清华大学智库中心副主任汝鹏教授主持，多位专家学者出席
3. 苏竣教授对与会专家表示欢迎并指出通过研究大模型价值观这个元问题，把大模型作为认知论意义上的主体进行研究有意义、有价值。
4. 清华大学智能社会治理研究院研究员魏钰明博士、公管学院博士生吕立远分别介绍了前期研究工作。
5. 与会专家围绕大模型价值观评测研究进展报告充分交流。> 6. 专家指出，清华大学研究团队开展人工智能大模型体系意义重大是一项开创性研究
7. 专家肯定了研究工作进展，建议公开发相关研究成果，同时应加强本研究与社会实验真实场景的结合，应关注价值观的动态变化测量指标的更新，开展从一般意义的价值观到驱动的选择研究。
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2. 会议由清华大学智库中心副主任汝鹏教授主持，多位专家学者出席
3. 苏竣教授对与会专家表示欢迎并指出通过研究大模型价值观这个元问题，把大模型作为认知论意义上的主体进行研究有意义、有价值。
4. 清华大学智能社会治理研究院研究员魏钰明博士、公管学院博士生吕立远分别介绍了前期研究工作。
5. 与会专家围绕大模型价值观评测研究进展报告充分交流。> 6. 专家指出，清华大学研究团队开展人工智能大模型体系意义重大是一项开创性研究
7. 专家肯定了研究工作进展，建议公开发相关研究成果，同时应加强本研究与社会实验真实场景的结合，应关注价值观的动态变化测量指标的更新，开展从一般意义的价值观到驱动的选择研究。
AI大模型应用场景落地的深度洞察与策略构想
文章概要：
1. 文章详细阐述了AI大模型在工业、医药、金融和零售四大关键行业中的多样化应用场景，包括设备维护升级、预测性维护策略、生产线流程优化革新、智能排产计划、产品设计与开发创新、设备控制革新、疾病预测与预防策略、医学法规与知识库智能查询、药物研发创新、智能问诊服务升级、智能投资顾问服务、智能投资研究辅助、保险业务流程自动化、保险代理培训优化、金融量化分析与策略优化、智慧门店应用、数字人直播应用等。
2. 为了更科学地评估这些应用场景的潜力和实施难度，可从场景价值和可行性这两个核心维度进行综合考量与权衡。企业应优先考虑那些既具备高价值又拥有强可行性的场景，率先开展AI应用的探索与实践。
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2. 为了更科学地评估这些应用场景的潜力和实施难度，可从场景价值和可行性这两个核心维度进行综合考量与权衡。企业应优先考虑那些既具备高价值又拥有强可行性的场景，率先开展AI应用的探索与实践。
目前来看， 大语言模型确实已达到收益递减点
文章概要：
1. 业内对大模型改进放缓的关注逐渐增加，OpenAI的Orion模型在等复杂任务中的效果并未实现突破，加之高昂的成本，OpenAI充满不确定性
2.AI创建了一个基础团队研究如何应对训练数据缺乏的问题
.未来将大型语言模型LLMs）与推理模型相结合的，而另一些人则对OpenAI的策略变化表示怀疑或提出不同的>4. 对于仅传输语言统计数据而没有事实的明确表示和对这些进行推理的明确工具的系统中的幻觉，没有原则上
5. 像他们这样的LLMs成为一种商品价格战将使收入保持在低。考虑到芯片的成本，将难以捉摸
. 美国一直把的人工智能鸡蛋都放在M篮子里，很可能被证明一个错误>. 近年来，中国在大型语言模型LL）取得了进展关于其发展是否的也增多>8.语言市场规模预测，到20年大语言规模将达到0亿元，到2029年达到86亿元，年复合40%以上
9.来说，AI的Orion模型的推出及其潜在表现成为了AI业界关注的，而科学家的集体离职也为全球大模型领域的走向了不确定性
10. 在中国，尽管市场需求旺盛，但技术、政策和资源等多方面的也行业发展面临。未来全球AI公司会在推理、增强等不同AI路径的探索，以当前大模型增长减缓带来挑战
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2.AI创建了一个基础团队研究如何应对训练数据缺乏的问题
.未来将大型语言模型LLMs）与推理模型相结合的，而另一些人则对OpenAI的策略变化表示怀疑或提出不同的>4. 对于仅传输语言统计数据而没有事实的明确表示和对这些进行推理的明确工具的系统中的幻觉，没有原则上
5. 像他们这样的LLMs成为一种商品价格战将使收入保持在低。考虑到芯片的成本，将难以捉摸
. 美国一直把的人工智能鸡蛋都放在M篮子里，很可能被证明一个错误>. 近年来，中国在大型语言模型LL）取得了进展关于其发展是否的也增多>8.语言市场规模预测，到20年大语言规模将达到0亿元，到2029年达到86亿元，年复合40%以上
9.来说，AI的Orion模型的推出及其潜在表现成为了AI业界关注的，而科学家的集体离职也为全球大模型领域的走向了不确定性
10. 在中国，尽管市场需求旺盛，但技术、政策和资源等多方面的也行业发展面临。未来全球AI公司会在推理、增强等不同AI路径的探索，以当前大模型增长减缓带来挑战
写的真好，万字长文串烧LLM大模型技术原理
文章概要：
1. 本文主要整理了现代LLM的技术，包括预训练、后训练、推理等，介绍了Llama 3的技术，包括预训练数据处理、模型架构、缩放定律、训练配方等。
2. 详细介绍了Llama 3的后训练思路，包括RM、SFT、RS、DPO等。
3. 对Llama 3的推理过程进行了介绍包括并行性、量化等。
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2. 详细介绍了Llama 3的后训练思路，包括RM、SFT、RS、DPO等。
3. 对Llama 3的推理过程进行了介绍包括并行性、量化等。
周枫：教育大模型16个月落地思考
文章概要：
1. 大模型和AIGC技术适合教育领域，这个已然成为行业共识。
2. 在教育领域，三大场景逐渐成为关键应用点：学校场景、家庭场景、自学场景。
3. 大模型在文科领域已经“超人”，在理科方面也不会太久。
4. 基于2C App和学习硬件推动教育大模型发展。
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2. 在教育领域，三大场景逐渐成为关键应用点：学校场景、家庭场景、自学场景。
3. 大模型在文科领域已经“超人”，在理科方面也不会太久。
4. 基于2C App和学习硬件推动教育大模型发展。
“大模型的理论基础”论坛详情公布｜中国中文信息学会2024学术年会暨第三届全国大模型智能生成大会（CIPS-LMG2024）
文章概要：
1. 中国中文信息学会2024学术年会暨第三届全国大模型智能生成大会（CIPS-LMG 2024）将于2024年11月28日-12月1日于浙江嘉兴召开。
2. 大会分论坛公布，包括大模型的理论基础、大模型安全与对齐、科学智能等14个分论坛。
3. 介绍了“大模型的理论基础”分论坛的日程，包括报告人、单位、报告等信息。
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2. 大会分论坛公布，包括大模型的理论基础、大模型安全与对齐、科学智能等14个分论坛。
3. 介绍了“大模型的理论基础”分论坛的日程，包括报告人、单位、报告等信息。
【人工智能】10分钟解读-深入浅出大语言模型（LLM）——从ChatGPT到未来AI的演进
文章概要：
1. 文章以前言开篇，讲述了ChatGPT的成功展示了大语言模型(LLM)的强大能力，标志着人类正式迈入了一个全新的人工智能时代。本文将回顾GPT模型的发展历程，深入解析大语言模型(LLM)的构成及其工作原理。
2. 文章讲述了GPT模型的发展历程，包括自然语言处理的局限、机器学习的崛起、深度学习的兴起、Transformer的革命性突破和GPT模型的诞生与发展。
3. 文章讲述了大语言模型时代的到来，包括LLM的定义与特征、LLM对AI发展的影响。
4. 文章讲述了LLM的构成特点，包括Transformer架构、预训练-微调机制、生成式能力。
5. 文章讲述了LLM的工作原理，包括预训练阶段和微调阶段。
6. 文章讲述了LLM的应用场景，包括RAG场景(检索增强生成)和AIGC场景(人工智能生成内容)。
7. 文章讲述了LLM面临的挑战，如模型偏见、计算成本、知识更新和多语言理解等，并提出了相应的解决方法。
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2. 文章讲述了GPT模型的发展历程，包括自然语言处理的局限、机器学习的崛起、深度学习的兴起、Transformer的革命性突破和GPT模型的诞生与发展。
3. 文章讲述了大语言模型时代的到来，包括LLM的定义与特征、LLM对AI发展的影响。
4. 文章讲述了LLM的构成特点，包括Transformer架构、预训练-微调机制、生成式能力。
5. 文章讲述了LLM的工作原理，包括预训练阶段和微调阶段。
6. 文章讲述了LLM的应用场景，包括RAG场景(检索增强生成)和AIGC场景(人工智能生成内容)。
7. 文章讲述了LLM面临的挑战，如模型偏见、计算成本、知识更新和多语言理解等，并提出了相应的解决方法。
文学新批评 · 首发｜如何用大模型进行文学创作（诸月娟、毛云龙）
文章概要：
1. 文章从人工智能大模型的工作方式出发进行案例举证，对计算机如何在实操层面介入文学创作进行了分析
2. 利用人工智能大模型进行长篇小说创作的主要步骤有：构思小说的结构；撰写提示词库，构建出适用于玄幻小说文风的提示词；将提示词投入预训练大模型，批量生成文字内容，按照线索剪辑形成长篇小说；后期人工介入，对小说进行校对，形成文学作品
3. 影响大模型在文学创作方面能力的主要因素，一是用于得到预训练模型的语料库，二是RLHF中人工标注的回答质量得分
4. 提示词就是我们在与大模型交互时，对它提出的问题。随着人工智能的发展，提示词已经成为了一种与大模型交互的“编程语言”
5. 人工智能大模型的文学创作，更准确的说法应该是借助大模型的内容生成能力来辅助文学作品创作的各个环节
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2. 利用人工智能大模型进行长篇小说创作的主要步骤有：构思小说的结构；撰写提示词库，构建出适用于玄幻小说文风的提示词；将提示词投入预训练大模型，批量生成文字内容，按照线索剪辑形成长篇小说；后期人工介入，对小说进行校对，形成文学作品
3. 影响大模型在文学创作方面能力的主要因素，一是用于得到预训练模型的语料库，二是RLHF中人工标注的回答质量得分
4. 提示词就是我们在与大模型交互时，对它提出的问题。随着人工智能的发展，提示词已经成为了一种与大模型交互的“编程语言”
5. 人工智能大模型的文学创作，更准确的说法应该是借助大模型的内容生成能力来辅助文学作品创作的各个环节
多模态大模型技术方向和应用场景
文章概要：
1. 多模态大模型技术方向和应用场景：多模态大模型结合了大型语言模型和大型视觉模型，能够处理和理解多种类型的数据。其核心特点包括模态编码器、连接器和LLM，预训练阶段、指令微调阶段和对齐微调阶段。多模态大模型的技术方向包括模态融合、跨模态表示学习、端到端训练等。其应用场景包括多模态情感分析、多模态问答系统、跨模态推荐系统、多模态翻译、智能辅助、办公自动化、电子商务、娱乐产业、教育领域和医疗健康等。
2. 挑战和未来方向：现有MLLM处理多长上下文的能力有限，服从复杂指令的能力不足，上下文学习和思维链研究处于初步阶段，开发基于MLLM的智能体是研究热点，安全问题仍需解决，多模态和单模态数据共同训练时的相互影响缺乏研究。
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2. 挑战和未来方向：现有MLLM处理多长上下文的能力有限，服从复杂指令的能力不足，上下文学习和思维链研究处于初步阶段，开发基于MLLM的智能体是研究热点，安全问题仍需解决，多模态和单模态数据共同训练时的相互影响缺乏研究。
深入浅出，大模型幻觉问题及其解决方案
文章概要：
1. 文章从大模型幻觉问题的定义、产生原因、检测方法以及解决方案等方面进行了深入探讨
2. 360 可信大模型的幻觉解决方案，包括在数据、算法、推理阶段缓解大模型幻觉问题，使用 RAG 缓解大模型幻觉，query 预处理，文件解析，数据增强，context selection，在推理时解决幻觉，模型增强技术等
3. 360 可信大模型应用案例，包括 360 大模型安全解决方案，360AI 搜索，360AI 浏览器
4 360 可信大模型的未来探索
5. 问答环节，回答了 RAG 工作流程中分类器的训练方法以及混合检索结果的重排序方法
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2. 360 可信大模型的幻觉解决方案，包括在数据、算法、推理阶段缓解大模型幻觉问题，使用 RAG 缓解大模型幻觉，query 预处理，文件解析，数据增强，context selection，在推理时解决幻觉，模型增强技术等
3. 360 可信大模型应用案例，包括 360 大模型安全解决方案，360AI 搜索，360AI 浏览器
4 360 可信大模型的未来探索
5. 问答环节，回答了 RAG 工作流程中分类器的训练方法以及混合检索结果的重排序方法
盘点已问世的15种中医药大语言模型
文章概要：
1. 文章介绍了15种中医药大语言模型包括仲景大模型、海河·岐伯大模型、数智岐黄大模型、数智本草大模型、TCMLLM大模型、Nong-TCM大模型、黄帝大模型、本草智库大模型、华为中医药大模型、中医药大模型、岐黄问道大模型、讯飞星火中医大模型、聪宝素问大天河灵枢大模型中医药横琴大模型。
2. 这些模型各具特色，提升了中医药的研究和应用水平，为传统中医药的传承与创新注入了新的活力。
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2. 这些模型各具特色，提升了中医药的研究和应用水平，为传统中医药的传承与创新注入了新的活力。
大模型 Agent 应用的6种架构设计模式，你知道几种？
文章概要：
1. 大模型Agent应用的6种架构设计模式包括Agent路由分发架构模式、大模型Agent代理架构模式、基于缓存的微调Agent架构模式、面向目标的Agent架构模式、Agent智能体组合架构模式和Agent双重安全架构设计模式。
2. Agent路由分发架构模式路由转发模块对输入Prompt进行分类，将可识别的查询路由到小模型处理，不可识别的查询由大模型处理，以实现成本、性能和用户体验的平衡。
3. 大模型Agent代理架构模式适合复杂问题解决场景，通过多个专家并行工作处理特定类型的查询，并将响应整合在一起形成全面答案。
4. 基于缓存的微调Agent架构模式通过缓存初始结果和微调层的启动，解决了成本高、推理速度慢和幻觉等问题，提高了效率和适应性。
5. 面向目标的Agent架构模式通过规划、执行和观测子任务，实现了对用户Prompt提示词的处理和答案返回。
6. Agent智能体组合架构模式通过模块化AI系统的自我重新配置，优化了任务性能，提高了灵活性。
7. Agent双重安全架构设计模式通过用户Proxy代理和防火墙，保护了大模型的核心安全性。
8. 推出了为期3天的AI Agent企业级项目训练营，帮助同学们掌握Agent的架构设计和级应用实战。
9. 训练营的课程内容包括原理揭秘、开发实战和案例剖析，通过3天直播实战，帮助同学们快速精通AI Agent核心技术，获取企业级项目经验。
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2. Agent路由分发架构模式路由转发模块对输入Prompt进行分类，将可识别的查询路由到小模型处理，不可识别的查询由大模型处理，以实现成本、性能和用户体验的平衡。
3. 大模型Agent代理架构模式适合复杂问题解决场景，通过多个专家并行工作处理特定类型的查询，并将响应整合在一起形成全面答案。
4. 基于缓存的微调Agent架构模式通过缓存初始结果和微调层的启动，解决了成本高、推理速度慢和幻觉等问题，提高了效率和适应性。
5. 面向目标的Agent架构模式通过规划、执行和观测子任务，实现了对用户Prompt提示词的处理和答案返回。
6. Agent智能体组合架构模式通过模块化AI系统的自我重新配置，优化了任务性能，提高了灵活性。
7. Agent双重安全架构设计模式通过用户Proxy代理和防火墙，保护了大模型的核心安全性。
8. 推出了为期3天的AI Agent企业级项目训练营，帮助同学们掌握Agent的架构设计和级应用实战。
9. 训练营的课程内容包括原理揭秘、开发实战和案例剖析，通过3天直播实战，帮助同学们快速精通AI Agent核心技术，获取企业级项目经验。
大模型 Agent 应用的6种架构设计模式，你知道几种？
文章概要：
1. Agent路由分发架构模式：用户输入Prompt查询，路由转发模块对其分类，可识别的路由到小模型处理，识别的由大模型处理，以平衡成本、性能和用户体验。
2 大模型Agent代理架构模式：多个专家并行工作处理特定类型查询，然后整合响应形成全面答案，适合复杂问题解决场景。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：引入缓存微调解决成本高、推理速度慢和幻觉等问题，缓存初始结果提高效率，微调层利用反馈完善私有大模型。
4. 面向目标的Agent架构模式：Agent对用户的Prompt提示词先做规划，成任务，分别执行并观测结果，不合格则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：模块化AI系统自我重新配置优化任务性能，可根据需求选择和激活不同功能模块。 7 推出为期3天的AI Agent企业级项目实战训练营，帮助同学们掌握Agent的架构设计和企业级应用实战。
8. 课程原价199元，现在仅需19元，点击“购买”即可报名。
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2 大模型Agent代理架构模式：多个专家并行工作处理特定类型查询，然后整合响应形成全面答案，适合复杂问题解决场景。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：引入缓存微调解决成本高、推理速度慢和幻觉等问题，缓存初始结果提高效率，微调层利用反馈完善私有大模型。
4. 面向目标的Agent架构模式：Agent对用户的Prompt提示词先做规划，成任务，分别执行并观测结果，不合格则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：模块化AI系统自我重新配置优化任务性能，可根据需求选择和激活不同功能模块。
8. 课程原价199元，现在仅需19元，点击“购买”即可报名。
大模型 Agent 应用的6种架构设计模式，你知道几种？
文章概要：
1 Agent路由分发架构模式：用户输入Prompt查询后，路由转发模块对分类，可识别的由小模型，不可识别的由大模型处理，以平衡成本、性能和用户体验。
2. 大代理架构模式：生态系统中有多个特定任务领域的工作，处理特定类型的查询并整合响应，适合复杂问题解决场景。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：将缓存和微调引入大模型应用架构成本高、推理速度慢和幻觉等问题，提高效率并完善私有大模型。
4. 面向目标的Agent架构模式对用户的Prompt提示词先做规划拆解成若干子任务，对每个子任务分别执行并观测结果或则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：通过模块化AI系统，根据需求选择和激活不同功能模块，实现自我重新配置以优化任务性能。
6. Agent双重安全架构设计模式：围绕的核心安全性包含Proxy代理和，保护大模型及其基础设施。
7. 为啥打造Agent项目实战训练营：我们正面临AI驱动的技术革命，未来应用将全面由AI Agent智能体重塑，现在加入可享受行业红利。
8. 3天直播实战，你能掌握什么：仅需3天直播实战，快速精通AI Agent核心技术，企业级项目经验，包括原理揭秘、开发实战和案例剖析。
阅读原文
2. 大代理架构模式：生态系统中有多个特定任务领域的工作，处理特定类型的查询并整合响应，适合复杂问题解决场景。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：将缓存和微调引入大模型应用架构成本高、推理速度慢和幻觉等问题，提高效率并完善私有大模型。
4. 面向目标的Agent架构模式对用户的Prompt提示词先做规划拆解成若干子任务，对每个子任务分别执行并观测结果或则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：通过模块化AI系统，根据需求选择和激活不同功能模块，实现自我重新配置以优化任务性能。
6. Agent双重安全架构设计模式：围绕的核心安全性包含Proxy代理和，保护大模型及其基础设施。
7. 为啥打造Agent项目实战训练营：我们正面临AI驱动的技术革命，未来应用将全面由AI Agent智能体重塑，现在加入可享受行业红利。
8. 3天直播实战，你能掌握什么：仅需3天直播实战，快速精通AI Agent核心技术，企业级项目经验，包括原理揭秘、开发实战和案例剖析。
大模型 Agent 应用的6种架构设计模式，你知道几种？
文章概要：
1. Agent路由分发架构模式：用户输入Prompt查询后，路由转发模块对其分类，可识别的路由到小模型处理，不可识别的由大模型处理，以平衡成本、性能和用户体验。
2. 大模型代理架构模式：多个专家并行工作处理特定类型查询，大模型理解上下文并将其分解为特定任务或信息请求，传递给小模型处理。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：缓存和微调，解决成本高、推理速度慢和幻觉等问题，提高效率，完善私有大模型。
. 面向目标的Agent架构模式：Agent基于大模型先规划，拆解成若干子任务，分别执行并观测结果，合格则返回答案，不合格则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：强调灵活性，通过模块化AI系统，自我重新配置以优化任务性能，可根据需求选择和激活不同功能模块。
6. Agent双重安全架构设计模式：包含用户Proxy代理和防火墙，Proxy代理拦截用户查询，清除个人信息和知识产权信息，防火墙保护大模型及其基础设施。
7. 推出AI Agent企业级实战训练营的原因：抓住AI驱动的技术革命，享受行业红利，掌握高门槛技术。<>8. 3天直播实战能掌握内容：原理揭秘、开发实战、剖析，包括AI Agent三大能力、技术选型、企业级项目实战等，提升专业能力和竞争力。
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2. 大模型代理架构模式：多个专家并行工作处理特定类型查询，大模型理解上下文并将其分解为特定任务或信息请求，传递给小模型处理。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：缓存和微调，解决成本高、推理速度慢和幻觉等问题，提高效率，完善私有大模型。
. 面向目标的Agent架构模式：Agent基于大模型先规划，拆解成若干子任务，分别执行并观测结果，合格则返回答案，不合格则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：强调灵活性，通过模块化AI系统，自我重新配置以优化任务性能，可根据需求选择和激活不同功能模块。
6. Agent双重安全架构设计模式：包含用户Proxy代理和防火墙，Proxy代理拦截用户查询，清除个人信息和知识产权信息，防火墙保护大模型及其基础设施。
7. 推出AI Agent企业级实战训练营的原因：抓住AI驱动的技术革命，享受行业红利，掌握高门槛技术。<>8. 3天直播实战能掌握内容：原理揭秘、开发实战、剖析，包括AI Agent三大能力、技术选型、企业级项目实战等，提升专业能力和竞争力。
大模型 Agent 应用的6种架构设计模式，你知道几种？
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1 Agent路由分发架构模式：用户输入Prompt查询，路由转发模块对其分类，可识别的路由到小模型处理，不可识别的由大模型处理，以平衡成本、性能和用户体验。
2. 大模型Agent代理架构模式：多个专家并行工作处理特定类型查询，大模型理解上下文并分解为特定任务或信息请求，传递给小模型处理，适合复杂问题解决场景。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：缓存和微调解决成本高、推理速度慢幻觉等问题，缓存初始结果提高效率，微调层利用反馈完善私有大模型。
4. 面向目标的Agent架构模式：Agent基于大模型先做规划成若干子任务，每个子任务分别执行并观测结果，则返回答案，不合格则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：通过模块化AI系统自我重新配置任务性能，可根据需求选择和激活不同功能模块，通过组合不同模块实现特定功能。
6. Agent双重安全架构设计模式：用户Proxy代理拦截用户Prompt查询，清除个人身份信息和知识产权信息，记录查询内容并优化成本，防火墙保护大模型基础设施
. 推出AI Agent企业级项目实战训练营的原因：抓住AI驱动的技术革命机遇，享受行业红利，掌握高门槛技术
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2. 大模型Agent代理架构模式：多个专家并行工作处理特定类型查询，大模型理解上下文并分解为特定任务或信息请求，传递给小模型处理，适合复杂问题解决场景。
3. 基于缓存的微调Agent架构模式：缓存和微调解决成本高、推理速度慢幻觉等问题，缓存初始结果提高效率，微调层利用反馈完善私有大模型。
4. 面向目标的Agent架构模式：Agent基于大模型先做规划成若干子任务，每个子任务分别执行并观测结果，则返回答案，不合格则重新规划。
5. Agent智能体组合架构模式：通过模块化AI系统自我重新配置任务性能，可根据需求选择和激活不同功能模块，通过组合不同模块实现特定功能。
6. Agent双重安全架构设计模式：用户Proxy代理拦截用户Prompt查询，清除个人身份信息和知识产权信息，记录查询内容并优化成本，防火墙保护大模型基础设施
. 推出AI Agent企业级项目实战训练营的原因：抓住AI驱动的技术革命机遇，享受行业红利，掌握高门槛技术
实测腾讯开源的Hunyuan-Large大模型，感觉。。。
文章概要：
1. MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的。
2. 实测腾讯开源混元大模型，腾讯开源混元大模型，是MoE模型，有模型和Instruct模型，总参数量389，激活参数52B，支持最大上下文26K。
3. 在官方提供huggingface spaces上进行的测试，测试了将“I love Hunyuan-Large”所有字母反过来写、9.9和9.1谁大rawberry有几个r、监狱里的犯人，为什么警察不去监狱里抓坏人、生蚝煮熟了叫什么、用水来兑水，得到的是浓水还是稀水、小红有2个兄弟，3个姐妹，那么小红的有几个姐妹、小红（女）有个兄弟，3个姐妹，那么小红的有几个、未来某天，李同学在实验室制作超导磁悬浮材料时发现实验室的老鼠在空中飞，分析发现，是因为老鼠不小心吃了悬浮材料。第二天，李同学又发现实验室的蛇也在空中飞，分析发现，是因为蛇吃了老鼠。第三天，李同学又发现实验室的老鹰也在空中飞，其原因是什么。
4. 测试感觉没有其他人说的那么，也是现在开源最大的MoE模型了吧。
阅读原文
2. 实测腾讯开源混元大模型，腾讯开源混元大模型，是MoE模型，有模型和Instruct模型，总参数量389，激活参数52B，支持最大上下文26K。
3. 在官方提供huggingface spaces上进行的测试，测试了将“I love Hunyuan-Large”所有字母反过来写、9.9和9.1谁大rawberry有几个r、监狱里的犯人，为什么警察不去监狱里抓坏人、生蚝煮熟了叫什么、用水来兑水，得到的是浓水还是稀水、小红有2个兄弟，3个姐妹，那么小红的有几个姐妹、小红（女）有个兄弟，3个姐妹，那么小红的有几个、未来某天，李同学在实验室制作超导磁悬浮材料时发现实验室的老鼠在空中飞，分析发现，是因为老鼠不小心吃了悬浮材料。第二天，李同学又发现实验室的蛇也在空中飞，分析发现，是因为蛇吃了老鼠。第三天，李同学又发现实验室的老鹰也在空中飞，其原因是什么。
4. 测试感觉没有其他人说的那么，也是现在开源最大的MoE模型了吧。
大模型量化技术原理：KIVI、IntactKV、KVQuant
文章概要：
1. 介绍了几篇关于KV Cache量化的方法KIVI、IntactKV、KVQuant。
2. KIVI开发了一种2位非对称KV缓存量化方法，对Key缓存按通道进行量化，对Value缓存按Token进行量化。
3. IntactKV先使用全精度模型生成关键词元的无损KV并将其缓存下来，量化模型在推理时就能直接使用无损的关键词元表征，从而有效提升量化模型精度。
4. KVQuant通过结合几种新颖的方法来促进低精度KV缓存量化，包括逐通道对Key进行量化、在RoPE之前对Key进行量化、非均匀KV缓存量化、按向量密集和稀疏量化、Attention Sink感知量化、离线校准与在线计算。
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2. KIVI开发了一种2位非对称KV缓存量化方法，对Key缓存按通道进行量化，对Value缓存按Token进行量化。
3. IntactKV先使用全精度模型生成关键词元的无损KV并将其缓存下来，量化模型在推理时就能直接使用无损的关键词元表征，从而有效提升量化模型精度。
4. KVQuant通过结合几种新颖的方法来促进低精度KV缓存量化，包括逐通道对Key进行量化、在RoPE之前对Key进行量化、非均匀KV缓存量化、按向量密集和稀疏量化、Attention Sink感知量化、离线校准与在线计算。
NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化与提升思维链的推理能力边界？
文章概要：
1. 本文介绍了哈工大赛尔实验室陈麒光的研究工作，提出推理边界框架（RBF），首次尝试量化并优化思维链推理能力，该研究已被NeurIPS 2024会议接收，并被评为Oral Presentation。
2. 思维链推理（CoT）是一种让模型分步推理复杂问题的方法，能够处理更具挑战性的任务，提升模型的准确性和处理复杂任务的能力。
3. 本文提出推理边界框架（RBF），定义了模型在不同准确率对于的推理能力边界，并提出了三种推理边界以量化推理能力边界：完全可行推理边界（CFRB）、完全不可行推理边界（CIRB）、部分可行推理边界（PFRB）。
4. 为了定量描述如何通过思维链CoT机制实现多种能力的协同提升，研究者进一步提出了“推理边界的组合律”，并推导并验证了该组合律的具体公式。
5. 根据推理边界框架，本文提出了最短可接受推理路径（MARP）优化推理效率，RBF都能帮助模型在海量信息中找到最优路径，大幅提升推理效果。
6. 研究者们通过实证分析，验证了推理边界在三类任务中的普遍性，进一步地验证了实际场景中，推理边界组合律的广泛适用性，验证了不同推理边界在模型中的性质。
7. 为了进一步优化思维链的表现，研究者们提出了基于推理边界优化的多种策略，并对这些策略进行了全面的实验验证，揭示了如何通过调整RB提升复杂任务中的推理能力。
8. 研究人员利用推理边界框架对GPT系列模型进行了全面评估，认为这一成果主要归功于逻辑强化学习技术的进步和Inference Scaling Law策略的优化。
9. 本研究提出了一个推理边界（RB）框架，系统量化并优化大语言模型（LLMs）在思维链（CoT）任务中的推理能力边界。
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2. 思维链推理（CoT）是一种让模型分步推理复杂问题的方法，能够处理更具挑战性的任务，提升模型的准确性和处理复杂任务的能力。
3. 本文提出推理边界框架（RBF），定义了模型在不同准确率对于的推理能力边界，并提出了三种推理边界以量化推理能力边界：完全可行推理边界（CFRB）、完全不可行推理边界（CIRB）、部分可行推理边界（PFRB）。
4. 为了定量描述如何通过思维链CoT机制实现多种能力的协同提升，研究者进一步提出了“推理边界的组合律”，并推导并验证了该组合律的具体公式。
5. 根据推理边界框架，本文提出了最短可接受推理路径（MARP）优化推理效率，RBF都能帮助模型在海量信息中找到最优路径，大幅提升推理效果。
6. 研究者们通过实证分析，验证了推理边界在三类任务中的普遍性，进一步地验证了实际场景中，推理边界组合律的广泛适用性，验证了不同推理边界在模型中的性质。
7. 为了进一步优化思维链的表现，研究者们提出了基于推理边界优化的多种策略，并对这些策略进行了全面的实验验证，揭示了如何通过调整RB提升复杂任务中的推理能力。
8. 研究人员利用推理边界框架对GPT系列模型进行了全面评估，认为这一成果主要归功于逻辑强化学习技术的进步和Inference Scaling Law策略的优化。
9. 本研究提出了一个推理边界（RB）框架，系统量化并优化大语言模型（LLMs）在思维链（CoT）任务中的推理能力边界。