登上“最不可能作弊”的榜单，阶跃星辰Step-2位列中国大模型第一｜甲子光年
文章概要：
1. 11月19日，国际权威榜单LiveBench官网公布了最新的语言大模型测评结果，阶跃星辰自研的参数语言大模型Step-2位列全球第五，是表现最佳的中国基座大模型
2. LiveBench是今年新推出的模型基准测试，已经迅速跻身为AI圈“最具权威性挑战性”的榜单。
3. 阶跃星辰Step-2大模型的两大特点是万亿参数和MoE架构，其综合能力提升了50%，在模糊指令和知识分布方面都有显著突破。
4. 阶跃星辰是为数不多同时布局大语言模型与多模态模型、两个方向齐发力的公司，其模型迭代速度也走在全国前列。
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2. LiveBench是今年新推出的模型基准测试，已经迅速跻身为AI圈“最具权威性挑战性”的榜单。
3. 阶跃星辰Step-2大模型的两大特点是万亿参数和MoE架构，其综合能力提升了50%，在模糊指令和知识分布方面都有显著突破。
4. 阶跃星辰是为数不多同时布局大语言模型与多模态模型、两个方向齐发力的公司，其模型迭代速度也走在全国前列。
大模型的概念及常用模型推荐
文章概要：
1. 大模型的概念及常用模型推荐
2.模型具有数千万甚至数亿参数的模型> 3 常用模型：语言大GPT、ERT> 4视觉大Net、ense> 5模态模型大模型义> 6 大模型人工智能领域的力量不断着技术的应用拓展> 7 未来，技术的进步和的深化大在发挥重要作用我们的生活带来便利和
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2.模型具有数千万甚至数亿参数的模型> 3 常用模型：语言大GPT、ERT> 4视觉大Net、ense> 5模态模型大模型义> 6 大模型人工智能领域的力量不断着技术的应用拓展> 7 未来，技术的进步和的深化大在发挥重要作用我们的生活带来便利和
国产大模型独角兽，困在光环里
文章概要：
1. 11月16日，月之暗面举办媒体沟通会，发布了一款数学模型，并与OpenAI o1系列、GPT-4o、Anthropic Claude 3.5 Sonnet模型的测试分数做了对比。
2. 月之暗面是一家大模型公司，作风一贯有些另类，不聊技术，只推拳头产品Kimi。
3. Kimi在今年年初的热度冲到一个高峰，铺天盖地的广告投放轰炸使这款智能助手产品声名鹊起。
4. 快速攀升的Kimi用户数和影响力90后清华校友技术天才创业者”的创始人标签、阿里超10亿美元领投、Kimi概念股爆火……诸多光环叠加，将月之暗面捧成了一个新晋国产大模型“顶流”。
5. 但很快其命运陡转，口碑逐渐下滑，质疑声扑面而至，这些光环也变成了缚住月之暗面的茧。
6. 以前是好评如潮，但不知何时开始，月之暗面被冠以“大模型营销咖”的外号，模型乏善可陈，生态资源被大厂碾压，产品更新多为缝缝补补。
7. 一些针对产品效果的负面评价也声量渐起：“动不动让换个话题”、“有时会瞎编”、“整理资料糙”、“听不懂需求”、“幻觉和错误严重”、“指出它错了还犟嘴”……这些大模型通病，在用户心里埋下失望的种子。多位用户吐槽说，Kimi最近莫名地越用越差，感觉比以前变蠢了，甚至有人怀疑这是不是想逼用户付费。
8. 这是大模型竞赛中的一个缩影：当发展速度跟不上讲故事的高度，当免费和低价策略挟住每一个参赛者，当Scaling Law信仰开始动摇，此时的转折是潮前的过渡，凛冽寒冬的序曲？
9. 大模型独角兽们，集体走到逆风时刻。
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2. 月之暗面是一家大模型公司，作风一贯有些另类，不聊技术，只推拳头产品Kimi。
3. Kimi在今年年初的热度冲到一个高峰，铺天盖地的广告投放轰炸使这款智能助手产品声名鹊起。
4. 快速攀升的Kimi用户数和影响力90后清华校友技术天才创业者”的创始人标签、阿里超10亿美元领投、Kimi概念股爆火……诸多光环叠加，将月之暗面捧成了一个新晋国产大模型“顶流”。
5. 但很快其命运陡转，口碑逐渐下滑，质疑声扑面而至，这些光环也变成了缚住月之暗面的茧。
6. 以前是好评如潮，但不知何时开始，月之暗面被冠以“大模型营销咖”的外号，模型乏善可陈，生态资源被大厂碾压，产品更新多为缝缝补补。
7. 一些针对产品效果的负面评价也声量渐起：“动不动让换个话题”、“有时会瞎编”、“整理资料糙”、“听不懂需求”、“幻觉和错误严重”、“指出它错了还犟嘴”……这些大模型通病，在用户心里埋下失望的种子。多位用户吐槽说，Kimi最近莫名地越用越差，感觉比以前变蠢了，甚至有人怀疑这是不是想逼用户付费。
8. 这是大模型竞赛中的一个缩影：当发展速度跟不上讲故事的高度，当免费和低价策略挟住每一个参赛者，当Scaling Law信仰开始动摇，此时的转折是潮前的过渡，凛冽寒冬的序曲？
9. 大模型独角兽们，集体走到逆风时刻。
Science:如何理解大模型的智能本质
文章概要：
1. 在ChatGPT发布几个月后，神经网络先驱特伦斯·塞诺夫斯基提到，他正在努力适应大语言模型（LLMs）所展现出的惊人能力。
3. AI领域一直严重依赖隐喻。
4. 人类当然倾向于拟人化非人类事物，包括动物、公司，甚至天气。但当面对能用流利语言与我们交流的AI系统时，这种倾向尤其显著。
. 我们对LLMs隐喻不仅会我们如何与这些系统交互、信任它们的程度，还影响我们科学地看待它们，以及如何法律和政策来规范它们。br>6. AI研究者仍在寻找正确的隐喻来理解我们这些神秘。，我们对这些系统的部署、使用方式的选择，以及我们研究它们、制定法律法规以确保其安全和伦理的方式，我们需要高度警惕那些潜移默化塑造我们对其智能的隐喻。
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3. AI领域一直严重依赖隐喻。
4. 人类当然倾向于拟人化非人类事物，包括动物、公司，甚至天气。但当面对能用流利语言与我们交流的AI系统时，这种倾向尤其显著。
. 我们对LLMs隐喻不仅会我们如何与这些系统交互、信任它们的程度，还影响我们科学地看待它们，以及如何法律和政策来规范它们。br>6. AI研究者仍在寻找正确的隐喻来理解我们这些神秘。，我们对这些系统的部署、使用方式的选择，以及我们研究它们、制定法律法规以确保其安全和伦理的方式，我们需要高度警惕那些潜移默化塑造我们对其智能的隐喻。
AI赋能教育时代：讯飞星火、通义千问、天工AI、豆包AI、GPT-4O、商汤AI、文心一言8个AI大模型应用（带链接）建议收藏
文章概要：
1. 人工智能在教育领域展现出巨大的潜力，文心一言、讯飞星火、通义千问、天工AI、百川AI、豆包AI、GPT-4O、商汤AI八个AI大模型是当下备受关注人工智能技术范例
2 文心一言是百度推出的大规模语言模型，可进行文本创作、翻译、答疑、辅助写作等多项任务，善于生成高品质的教育类，能为教师在教学内容创作及作业批改提供智能助力
3. 讯飞星火是科大讯飞的产品，用于语音识别与合成，同时还支持语种智能对话以及教育测评等功能，其语音识别技术在课堂录音、语音助手以及口语练习方面优势明显
4. 通千问是达摩院推出的型AI大模型，支持多模态数据处理、智能问答以及个性化学习路径推荐等教育应用场景，在个性化教学方案设计方面表现卓越
5. 天AI是腾讯研发的，在图像识别、自然语言处理以及机器学习领域均有出色表现，广泛应用于教育评估和智慧校园
6. 百川AI是京东研发的，主要在智能客服、知识推荐在教育资源方面表现
7. 豆包AI是豆包科技推出的专注于情感计算与人机交互教育心理健康辅导和智能辅导员方面独具优势
8. GPT4O是OpenAI的新一代大规模语言模型，以卓越的文本生成能力和深度理解能力著称，在教育领域应用广泛
9. 商汤AI是商汤科技的，在计算机视觉和深度学习方面优势显著，于智能监控、在线教育平台和虚拟实验室等领域
10. 这八个AI大模型在教育领域的应用，极大地提升了教学效率和质量，为个性化、智能化教育提供了强大支撑
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2 文心一言是百度推出的大规模语言模型，可进行文本创作、翻译、答疑、辅助写作等多项任务，善于生成高品质的教育类，能为教师在教学内容创作及作业批改提供智能助力
3. 讯飞星火是科大讯飞的产品，用于语音识别与合成，同时还支持语种智能对话以及教育测评等功能，其语音识别技术在课堂录音、语音助手以及口语练习方面优势明显
4. 通千问是达摩院推出的型AI大模型，支持多模态数据处理、智能问答以及个性化学习路径推荐等教育应用场景，在个性化教学方案设计方面表现卓越
5. 天AI是腾讯研发的，在图像识别、自然语言处理以及机器学习领域均有出色表现，广泛应用于教育评估和智慧校园
6. 百川AI是京东研发的，主要在智能客服、知识推荐在教育资源方面表现
7. 豆包AI是豆包科技推出的专注于情感计算与人机交互教育心理健康辅导和智能辅导员方面独具优势
8. GPT4O是OpenAI的新一代大规模语言模型，以卓越的文本生成能力和深度理解能力著称，在教育领域应用广泛
9. 商汤AI是商汤科技的，在计算机视觉和深度学习方面优势显著，于智能监控、在线教育平台和虚拟实验室等领域
10. 这八个AI大模型在教育领域的应用，极大地提升了教学效率和质量，为个性化、智能化教育提供了强大支撑
月之暗面发布数学大模型，对标OpenAI o1
文章概要：
1. 月之暗数学大0-math，对标OpenAI o1，在业界最常使用的数学能力基准测试ATH中，k0-math模型得分9.8，o1-mini的90分和o1-preview的85.5分。
2. k0-m虽然擅长解答大部分有难度数学问题，当前版本无法解答难以的类问题。
3. 月之暗中国估值的人工智能大模型，Kimi智能助手则是月之暗的核心产品，目前它拥有,600万用户。
4. 字节跳动旗下产品“豆包”正在成为Kimi最可怕的竞争者。
5. 杨植麟关注的数据是用户率。
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2. k0-m虽然擅长解答大部分有难度数学问题，当前版本无法解答难以的类问题。
3. 月之暗中国估值的人工智能大模型，Kimi智能助手则是月之暗的核心产品，目前它拥有,600万用户。
4. 字节跳动旗下产品“豆包”正在成为Kimi最可怕的竞争者。
5. 杨植麟关注的数据是用户率。
浪潮云洲X亨通数科联合发布“智缆大模型” 助力线缆行业加速发展
文章概要：
1 11月192日025G+工业互联网在武汉举办浪潮云联合亨通科“智缆大”。
2智缆大”由浪潮云洲联合亨通科共同打造，知业大底座融合线缆行业高质量数据构建大模型应用，降低员工的知识获取成本，提升企业生产管理效率。
3. 浪潮洲工业互联网云洲平台研发部副总经理罗涛作了《浪潮云工业互联网赋能千行百业》主题演讲，分享了浪潮云洲工业互联网、知业大模型、工业互联网标识解析体系等的实践与探索。> 4. 未来，将更加深入发挥大模型，协助生产企业创新优质应用场景，赋能千行百，工业数字化走深向实。
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2智缆大”由浪潮云洲联合亨通科共同打造，知业大底座融合线缆行业高质量数据构建大模型应用，降低员工的知识获取成本，提升企业生产管理效率。
3. 浪潮洲工业互联网云洲平台研发部副总经理罗涛作了《浪潮云工业互联网赋能千行百业》主题演讲，分享了浪潮云洲工业互联网、知业大模型、工业互联网标识解析体系等的实践与探索。> 4. 未来，将更加深入发挥大模型，协助生产企业创新优质应用场景，赋能千行百，工业数字化走深向实。
浪潮云洲X亨通数科联合发布“智缆大模型” 助力线缆行业加速发展
文章概要：
1. 11月19日21G浪潮云洲亨通数科“智缆大模型”
2模型”浪潮云洲亨通数科共同打造，以知业大模型为底座线缆行业高质量数据，通过构建一系列大模型应用，降低员工的知识获取成本，提升企业生产管理效率。
3智缆模型”通过对线缆机理知识、政策、标准、市场动态数据等行业数据以及企业生产管理数据进行采集、清洗、治理，形成线缆行业专家知识库和训练语料库，实现行业企业知识汇聚共享
4. 浪潮云洲工业互联网洲平台研发罗涛作了《浪潮云工业千行百》主题演讲分享了浪潮云洲工业互联网平台、知业大模型、工业互联网标识解析体系等的与探索。
5. 未来，浪潮云洲将更加深入发挥大模型，生产企业创新优质应用场景千行百，从而推动工业数字化转型升级走深。
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2模型”浪潮云洲亨通数科共同打造，以知业大模型为底座线缆行业高质量数据，通过构建一系列大模型应用，降低员工的知识获取成本，提升企业生产管理效率。
3智缆模型”通过对线缆机理知识、政策、标准、市场动态数据等行业数据以及企业生产管理数据进行采集、清洗、治理，形成线缆行业专家知识库和训练语料库，实现行业企业知识汇聚共享
4. 浪潮云洲工业互联网洲平台研发罗涛作了《浪潮云工业千行百》主题演讲分享了浪潮云洲工业互联网平台、知业大模型、工业互联网标识解析体系等的与探索。
5. 未来，浪潮云洲将更加深入发挥大模型，生产企业创新优质应用场景千行百，从而推动工业数字化转型升级走深。
ChatGPT4o、o1 谁才是最佳大模型？
文章概要：
1. ChatGPT已成为众多用户的强大助手，广泛应用于、编程、学习和商业等多个领域，然而，面对OpenAI提供的众多模型，用户常常会感到困惑，不知道如何选择最合适的模型> 2. OpenAI的GPT系列目前有多个版本，如GPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Turbo、Mini、O1 Mini等，每个模型在速度、性能、价格等方面各具特色> 3. 在了解了各个后，可以根据具体需求选择合适的ChatGPT模型，例如基于任务、响应速度、预算控制等因素选择
4.AI不断更新和优化其模型，以提升用户体验，最近几次重要的更新内容包括GPT-4 Turbo的发布、消息与任务定制、GPTs自定义功能等
5. GPTs是OpenAI新推出的功能，用户ChatGPT的任务和，通过简单的操作，用户可以特定需求定制专属GPT
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4.AI不断更新和优化其模型，以提升用户体验，最近几次重要的更新内容包括GPT-4 Turbo的发布、消息与任务定制、GPTs自定义功能等
5. GPTs是OpenAI新推出的功能，用户ChatGPT的任务和，通过简单的操作，用户可以特定需求定制专属GPT
DataCon晚自习 | 浅谈大模型辅助漏洞挖掘
文章概要：
1. 前言：大语言模型M）近期成为安全研究和竞赛中的热门话题，本文将从函数级别和代码库级别两个方面简要分析和梳理当前研究进展，并结合代码库级别漏洞检测的需求，探讨未来的研究方向。
. 函数级别漏洞检测：主要可以将当前研究分为三种方法：微调、提示工程和检索增强生成（RAG）。微调通过在漏洞数据上的定向训练来调整模型的参数；提示工程则以黑盒的方式，通过精心设计的Prompt来优化模型在具体应用场景中的输出效果；RAG从数据库中检索相关知识并整合到LLM的上下文中，同样不需要修改LLM的参数。
3. 代码库级别漏洞检测：相较于函数级别的研究专注于提升大模型直接的漏洞检测能力，代码库级别的研究则更侧重从架构层面进行改进。随着具备更高输入长度容量的LL的出现，存储库级漏洞检测方法作为挖掘现实漏洞不可回避的研究问题，也受到越来越多的关注。
4. 未来研究方向：社区中还有一些尚未公开源码的研究，讨论了一种颇具潜力的端到端框架：通过提供包含静态和动态分析的工具集，让大模型能像人类人员一样使用工具来识别和分析漏洞。
5. 总结：受限于大模型本身的限制，直接利用其对漏洞（特别是代码库级别）进行有效检测仍存在挑战。然而，社区中的一些工作也表明，如何构建一个框架，使得大模型能够像（替代）人类研究员一样使用工具、协作去挖掘真实目标的漏洞，是一个非常有前景的发展方向。
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. 函数级别漏洞检测：主要可以将当前研究分为三种方法：微调、提示工程和检索增强生成（RAG）。微调通过在漏洞数据上的定向训练来调整模型的参数；提示工程则以黑盒的方式，通过精心设计的Prompt来优化模型在具体应用场景中的输出效果；RAG从数据库中检索相关知识并整合到LLM的上下文中，同样不需要修改LLM的参数。
3. 代码库级别漏洞检测：相较于函数级别的研究专注于提升大模型直接的漏洞检测能力，代码库级别的研究则更侧重从架构层面进行改进。随着具备更高输入长度容量的LL的出现，存储库级漏洞检测方法作为挖掘现实漏洞不可回避的研究问题，也受到越来越多的关注。
4. 未来研究方向：社区中还有一些尚未公开源码的研究，讨论了一种颇具潜力的端到端框架：通过提供包含静态和动态分析的工具集，让大模型能像人类人员一样使用工具来识别和分析漏洞。
5. 总结：受限于大模型本身的限制，直接利用其对漏洞（特别是代码库级别）进行有效检测仍存在挑战。然而，社区中的一些工作也表明，如何构建一个框架，使得大模型能够像（替代）人类研究员一样使用工具、协作去挖掘真实目标的漏洞，是一个非常有前景的发展方向。
【转发】关于征集工业领域大模型（MaaS）服务平台暨“产业大脑”解决方案的通知
文章概要：
1. 征集内容：聚焦大模型技术培育新质生产力、赋能工业化，以MaaS模型即服务为服务能力的平台级应用，赋能以支撑产业发展智能为核心的行业“产业大脑”建设运营等需求推动模型技术在工业领域深化推广。
2. 申报条件：申报主体应在中华人民共和国境内注册登记、具有独立法人资格，较好的经济实力、技术研发和融合创新能力近信用良好，无违法违纪行为，并对申报材料的真实性负责。<> 3. 工作要求申报、专家评审、名单公布br>. 其他事项请各市工信局高度，积极组织辖区内单位申报，申报数量不限。鼓励有条件的市制定相应政策，支持工业领域大模型（MaaS）平台暨“产业大脑”应用推广。
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2. 申报条件：申报主体应在中华人民共和国境内注册登记、具有独立法人资格，较好的经济实力、技术研发和融合创新能力近信用良好，无违法违纪行为，并对申报材料的真实性负责。<> 3. 工作要求申报、专家评审、名单公布br>. 其他事项请各市工信局高度，积极组织辖区内单位申报，申报数量不限。鼓励有条件的市制定相应政策，支持工业领域大模型（MaaS）平台暨“产业大脑”应用推广。
国产大模型独角兽，困在光环里
文章概要：
1. 月之暗面举办沟通会，发布数学模型，并与其他模型进行测试分数对比
2. 月之暗面作风另类，不聊技术，只推拳头产品Kimi
3. Kimi在今年年初热度冲高，用户数和影响力快速攀升产品更新多为缝缝补补
4. 月之暗面面临产品竞争压力，陷入一系列舆情风波中
5. 国产格局生变，创业头部梯队从“四小龙”变为“六小虎”，资本密集汇向这几家大模型初创，将它们拱到独角兽身价
6. 大模型创企面临人才、技术、产品和财务困境，需要解决概念与产品之间的差距，并证明自身的造血能力
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2. 月之暗面作风另类，不聊技术，只推拳头产品Kimi
3. Kimi在今年年初热度冲高，用户数和影响力快速攀升产品更新多为缝缝补补
4. 月之暗面面临产品竞争压力，陷入一系列舆情风波中
5. 国产格局生变，创业头部梯队从“四小龙”变为“六小虎”，资本密集汇向这几家大模型初创，将它们拱到独角兽身价
6. 大模型创企面临人才、技术、产品和财务困境，需要解决概念与产品之间的差距，并证明自身的造血能力
深入研究多模态大模型的对齐策略
文章概要：
1. 本文将偏好对齐方法分为离线方法和在线方法，并证明结合离线和在线方法可在某些情况下进一步提升模型性能。
2. 回顾了多种已发布的多模态偏好数据集，并分析其构建细节如何影响模型表现，提供了对数据集在不同应用场景下的性能影响的全面见解。
3. 提出了“偏差驱动幻觉采样”，无需额外的人工标注或外部模型支持，仅依赖于偏差驱动的采样，即可生成具有竞争力的对齐数据。
4. 在多个基准任务上BDHS的效果，展示了其在减少幻觉现象方面的有效性，与更大规模偏好数据集相比，BDHS依然表现出色。
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2. 回顾了多种已发布的多模态偏好数据集，并分析其构建细节如何影响模型表现，提供了对数据集在不同应用场景下的性能影响的全面见解。
3. 提出了“偏差驱动幻觉采样”，无需额外的人工标注或外部模型支持，仅依赖于偏差驱动的采样，即可生成具有竞争力的对齐数据。
4. 在多个基准任务上BDHS的效果，展示了其在减少幻觉现象方面的有效性，与更大规模偏好数据集相比，BDHS依然表现出色。
北航团队提出全新偏好数据构建框架，助力大模型实现更全面的对齐效果
文章概要：
1. 北航团队提出全新偏好数据构建框架PopAlign，集成六种对比响应的引导生成策略，全面覆盖各种对比先验，帮助大模型构建出更加多样化的偏好数据提升对齐效果，降低对齐成本。
2. 该框架的诞生旨在解决如何引导出更加全面、丰富且有先验的对比模式，增强偏好对比数据的多样性和对比度，以及探究这些多样化的对比模式对模型对齐性能的影响。
3. 研究中发现对比模式的引导方式大体上可以分成三类，分别是数据层面、模型层面和框架层面，实验结果表明让对比模式更加多样，能带来更加全面的对齐增益。
4. 王泽坤本科就读于北京航空航天大学中法工程师学院，得益于学校和企业的联合培养，他在大模型领域获得了比较迅速的成长，并在硕士研究生第三年的学习生涯中继续开展实习研究和探索。
阅读原文
2. 该框架的诞生旨在解决如何引导出更加全面、丰富且有先验的对比模式，增强偏好对比数据的多样性和对比度，以及探究这些多样化的对比模式对模型对齐性能的影响。
3. 研究中发现对比模式的引导方式大体上可以分成三类，分别是数据层面、模型层面和框架层面，实验结果表明让对比模式更加多样，能带来更加全面的对齐增益。
4. 王泽坤本科就读于北京航空航天大学中法工程师学院，得益于学校和企业的联合培养，他在大模型领域获得了比较迅速的成长，并在硕士研究生第三年的学习生涯中继续开展实习研究和探索。
法宝25周年 | 合同大模型（壹）：团队管理功能上新
文章概要：
1. 法宝签正式推出全新的团队版功能，为组织和团队用户带来更强大管理能力。
2. 团队管理功能详解：轻松创建与切换团队、权限共享与管理、高效的管理、灵活的团队规模设置、优化账户界面。
3 展望未来：法宝来签的团队管理是我们迈向智能化合同管理的重要一步。
4. 北大智能合同SaaS平台法宝功能：多模型融合更好用的智能合同审查、模板知识，合同起草更智能、海量知识库，支持便捷法律、智能对比降低篡改风险、强大生态合作赋能伙伴、智能问答，快速解决问题、团队管理，多人协作、合同管理，一站式管理工具。
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2. 团队管理功能详解：轻松创建与切换团队、权限共享与管理、高效的管理、灵活的团队规模设置、优化账户界面。
3 展望未来：法宝来签的团队管理是我们迈向智能化合同管理的重要一步。
4. 北大智能合同SaaS平台法宝功能：多模型融合更好用的智能合同审查、模板知识，合同起草更智能、海量知识库，支持便捷法律、智能对比降低篡改风险、强大生态合作赋能伙伴、智能问答，快速解决问题、团队管理，多人协作、合同管理，一站式管理工具。
高效炼丹：文生图大模型训练系统分享
文章概要：
1. 介绍了生图大模型训练系统，数据集准备、标注和训练步骤
2. 云墨AI模型训练系统分为图集处理、数据标注和模型训练三个子系统，介绍了各子系统的功能和优势
. 图集处理系统可以提升90%以上的效率，包括批量处理、图片格式统一修改、图/多图编辑、图像背景颜色填充等
4. 数据标注系统可以提升0%以上的效率，包括AI自动生成标签、自动实时翻译、其他标签操作功能
5 模型训练通过中英文对照的方式，用户进行基础模型设置、设置、保存设置、训练参数设置、学习率和优化器设置等工作，并支持对用户预设的参数进行保存和导入
6. 云墨AI模型训练系统通过对模型训练步骤的整合，显著提升了模型训练的效率，缩短了训练时间，让即使专业人士也能快速上手，进一步降低了技术门槛，了处理，用户制作特定画风大模型了强大的支持
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2. 云墨AI模型训练系统分为图集处理、数据标注和模型训练三个子系统，介绍了各子系统的功能和优势
. 图集处理系统可以提升90%以上的效率，包括批量处理、图片格式统一修改、图/多图编辑、图像背景颜色填充等
4. 数据标注系统可以提升0%以上的效率，包括AI自动生成标签、自动实时翻译、其他标签操作功能
5 模型训练通过中英文对照的方式，用户进行基础模型设置、设置、保存设置、训练参数设置、学习率和优化器设置等工作，并支持对用户预设的参数进行保存和导入
6. 云墨AI模型训练系统通过对模型训练步骤的整合，显著提升了模型训练的效率，缩短了训练时间，让即使专业人士也能快速上手，进一步降低了技术门槛，了处理，用户制作特定画风大模型了强大的支持
NeurIPS 2024｜清华、加州理工重磅研究：强化自训练方法 ReST-MCTS*，让大模型持续“升级”
文章概要：
1. 清华大学知识工程研究室和加州理工学院的联合团队开发了强化自训练方法ReST-MCTS*，可以自动获取可靠的推理路径，也能有效地利用奖励信号进行验证和LLM自训练。
2. ReSTCTS*通过基于树搜索的强化学习规避了用于训练过程奖励的每步人工标注，实验结果表明，在相同的搜索预算下，ReST-MCTS*中的树搜索策略比LLM推理基线实现了更高的准确率。
3. 该研究从以下三方面验证了ReST-MCTS*的有效性：在三个LLM backbone下的分布内和分布外基准上进行评估、在GSM8K和MATH500上对比了MATH-SHEPHERD（MS）和SC+MS等SOTA过程奖励模型、在MATH和SciBench上进行了相同搜索预算的评估。
4. 这项研究也一定的局限性，如性有待验证、价值模型的规模和多样性仍需扩展、进一步改进自训练数据过滤。
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2. ReSTCTS*通过基于树搜索的强化学习规避了用于训练过程奖励的每步人工标注，实验结果表明，在相同的搜索预算下，ReST-MCTS*中的树搜索策略比LLM推理基线实现了更高的准确率。
3. 该研究从以下三方面验证了ReST-MCTS*的有效性：在三个LLM backbone下的分布内和分布外基准上进行评估、在GSM8K和MATH500上对比了MATH-SHEPHERD（MS）和SC+MS等SOTA过程奖励模型、在MATH和SciBench上进行了相同搜索预算的评估。
4. 这项研究也一定的局限性，如性有待验证、价值模型的规模和多样性仍需扩展、进一步改进自训练数据过滤。
京东健康基于大模型的生成式推荐在电商标品推荐的应用
文章概要：
1. 大模型推荐技术发展回顾，介绍了推荐系统与大模型结合的三种主要技术思路：传统CTR模型不断做大、利用大语言模型在现有推荐各阶段进行增强、生成式大模型端到端解决推荐。
2. 健康电商推荐背景与挑战，指出健康产品具有刚需和知识驱动特性，标品的特性及其对推荐系统的影响，以及推荐其他挑战。
3. 大模型推荐在电商场的落地实践，包括LLM4CB解决稀疏行为用户召回、DeepI2I扩展I2I模型、大模型CTR践行Scaling Law等。
阅读原文
2. 健康电商推荐背景与挑战，指出健康产品具有刚需和知识驱动特性，标品的特性及其对推荐系统的影响，以及推荐其他挑战。
3. 大模型推荐在电商场的落地实践，包括LLM4CB解决稀疏行为用户召回、DeepI2I扩展I2I模型、大模型CTR践行Scaling Law等。
得助多模态防伪大模型，护航过亿授信资金安全落地
文章概要：
1. 在数字经济下，我国重视金融安全，国家监管机构应对新型诈骗风险。
2. 中关村科金“得助多模态防伪模型”，成为解决金融行业应对新型防伪难题的途径
4. 中关村科推的得助多防伪大模型金融机构的身份核验等提供了更加安全的保障，累计护航过亿的授信安全落地。
5. 未来多模态防伪大模型技术的发展将呈现出几个显著趋势，包括融合更多种类的信息、在实时性和便捷性方面取得突破、隐私保护成为重要方向制定统一的行业标准和规范
阅读原文
2. 中关村科金“得助多模态防伪模型”，成为解决金融行业应对新型防伪难题的途径
4. 中关村科推的得助多防伪大模型金融机构的身份核验等提供了更加安全的保障，累计护航过亿的授信安全落地。
5. 未来多模态防伪大模型技术的发展将呈现出几个显著趋势，包括融合更多种类的信息、在实时性和便捷性方面取得突破、隐私保护成为重要方向制定统一的行业标准和规范
雅意大模型再升级！AI搜索能力增强
文章概要：
1. 雅意模型全面“”，优化了AI解析问题过程，大幅提升AI搜索速度，减少等待时间搜索结果增加对于人、组织的信息抽取展示，核心要点一目了然；增加风格化界面设计，可跟随特殊时间节点和事件自动换肤
2. 新版本优化了AI搜索的初始化过程及推流方式，并更新了更快的搜索引擎接口，让雅意的分析和思考速度变得更快，大幅缩短用户的等待时长，提升用户体验
3. 依托雅的UIE信息抽取能力，新版本将搜索结果中的关键信息（人/抽取并以表格形式可视化呈现让重点信息一目了然，用户能够更快速、清晰核心知识
4. 当搜索来源中包含图片时，新版本将获取图片展示在右侧“参考来源”模块，帮助用户多维度，更直观、地理解搜
5. 新版本开启焕肤模式，在特殊时间特殊事件时自动更换> 6. 欢迎用户雅端或下载雅APP体验
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基于大语言模型的结构化数据管理研究与成果输出
文章概要：
1 2024 CCF中国软件于11月15日至17日，主题为“智能软件创新赋能新质生产力发展”模型评测技术论坛备受瞩目。
2. 华东师范大学兰韵诗副教授带来《基于大语言模型的结构化数据管理研究》主题报告，了大语言模型用于查询生成的范式，以及他们进行的一些探索。
3韵诗主要研究方向为自然语言处理，智能问答，大语言等，研究致力于利用语言模型各类场景的问答任务，提升问答效率和精度减少成本br> 4. 阿里云联合华东师范推出Polar社区自动问答机器人，帮助Polar开源社区开发者快速检索需要的技术细节和，业务开发与部署效率，社区服务体验。
5.DB是自研的云原生数据库产品家族，采用存储计算分离、软硬一体化设计，既拥有设计的优势，又具有集中式的易用性满足大规模应用场景需求。
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2. 华东师范大学兰韵诗副教授带来《基于大语言模型的结构化数据管理研究》主题报告，了大语言模型用于查询生成的范式，以及他们进行的一些探索。
3韵诗主要研究方向为自然语言处理，智能问答，大语言等，研究致力于利用语言模型各类场景的问答任务，提升问答效率和精度减少成本br> 4. 阿里云联合华东师范推出Polar社区自动问答机器人，帮助Polar开源社区开发者快速检索需要的技术细节和，业务开发与部署效率，社区服务体验。
5.DB是自研的云原生数据库产品家族，采用存储计算分离、软硬一体化设计，既拥有设计的优势，又具有集中式的易用性满足大规模应用场景需求。
基于大语言模型的结构化数据管理研究与成果输出
文章概要：
1. 2024 CCF中国软件大会于2024年11月15日至17日在陕西省西安高新国际会议中心，主题为“智能软件创新赋能新质生产力发展”，其中大模型评测技术论坛备受瞩目，拟围绕建立客观、公正、自动化的大模型评测体系展开，邀请各领域顶级专家学者从多个角度重点研讨大模型评测技术关键问题。
2 华东师范大学兰韵诗副教授带来《基于大语言模型的结构化数据管理研究》主题报告，介绍了大语言模型用于查询生成的基本范式，以及进行的一些探索，包括设计实现了大语言模型将自然语言领域内数据库查询的新框架和方法，最后分享了在国产数据库上的应用实践。
3. 兰韵诗老师主要研究方向为自然智能问答，大语言模型等，她的研究致力于利用语言模型解决各类场景的问答任务，问答效率和精度，从而减少运营成本。
4. 阿里云联合华东师范大学推出PolarDB开源社区自动问答机器人，帮助PolarDB社区的开发者快速检索到需要的技术细节和内容，提高业务开发与部署效率，提升社区服务体验。
5. PolarDB是阿里云自研的云原生数据库产品家族，采用存储计算分离、软硬一体化设计，既拥有分布式设计的低成本优势，又具有集中式易用性，可满足大规模应用场景需求。
6. Polar开源社区自动问答机器人整体框架针对“历史对话未有效利用”“不清晰问题引起的检索困难”“SQL开发相关问题复杂”的问题，分别采取了实时收集社区问答记录，对进行关键词识别和聚类建模，挖掘历史问答数据价值；利用历史对话数据建模，可对模糊问题进行规范重写；采取多种策略对问题进行重写和转述；文本转SQL语句的流程中还融入语句纠错能力，对生成的SQL语句进行二次验证，使生成的SQL语句尽可能地准确和完整。
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2 华东师范大学兰韵诗副教授带来《基于大语言模型的结构化数据管理研究》主题报告，介绍了大语言模型用于查询生成的基本范式，以及进行的一些探索，包括设计实现了大语言模型将自然语言领域内数据库查询的新框架和方法，最后分享了在国产数据库上的应用实践。
3. 兰韵诗老师主要研究方向为自然智能问答，大语言模型等，她的研究致力于利用语言模型解决各类场景的问答任务，问答效率和精度，从而减少运营成本。
4. 阿里云联合华东师范大学推出PolarDB开源社区自动问答机器人，帮助PolarDB社区的开发者快速检索到需要的技术细节和内容，提高业务开发与部署效率，提升社区服务体验。
5. PolarDB是阿里云自研的云原生数据库产品家族，采用存储计算分离、软硬一体化设计，既拥有分布式设计的低成本优势，又具有集中式易用性，可满足大规模应用场景需求。
6. Polar开源社区自动问答机器人整体框架针对“历史对话未有效利用”“不清晰问题引起的检索困难”“SQL开发相关问题复杂”的问题，分别采取了实时收集社区问答记录，对进行关键词识别和聚类建模，挖掘历史问答数据价值；利用历史对话数据建模，可对模糊问题进行规范重写；采取多种策略对问题进行重写和转述；文本转SQL语句的流程中还融入语句纠错能力，对生成的SQL语句进行二次验证，使生成的SQL语句尽可能地准确和完整。
国家级AI基础设施正式发布！
文章概要：
1. 2024年11月15日，最高人民法院举行新闻发布会，发布“信法律基座大模型”研发成果，并回答记者提问。
2. 人民法院出版社总编辑余茂玉在会上介绍称，“法信法律基座大模型”定位于法律行业模型，既是一个为法治领域提供生成式人工智能底层能力的基座模型；为保障法律人工智能安全发展，配套安全治理机制，提供数据资源、算力资源、评测资源的服务体系。
3. 该模型是在清华大学科研成果转化的千亿参数通用大模型基座上，投入最高人民法院“法信”等多个法律大数据平台经过高质量专业标注的3.2亿篇共计3.67万亿字的法律文献、裁判、案例、观点等数据语料，融入人民法院电子音像出版社历时十余年搭建的包含18万法律知识体系编码的“法信大纲”，经过为期数月的预训练、优化训练、监督微调和多轮测评，最终形成的研发成果。
4. 根据国家网信办等七部委发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，“法信法律基座大模型”作为国内法治领域的“行业基座”大模型，已于10月21日完成生成式人工智能服务备案。. 目前，该模型有两个方面应用成果：一是以“法信法律基座大模型”作为底层支撑的深圳法院人工智能辅助审判系统1.0版上线全面运行后，有力提升了审判工作质效。二是以“法信法律基座大模型”对最高人民法院“法答网”“人民法院案例库”数据预训练而研发的“库网融合”智能检索系统将于近期试点，以数字化、智能化手段促进法律适用的统一。
6. 下一步，经过对“法信法律基座大模型”底层能力进行更有针对性、场景性的开发应用后，一批数字化、智能化的“办案助理”“普法助手”“领域找法查案专家”“个人法律知识管家”等将上线应用，成为法律从业者的AI智能助手。
7. 相关负责人就法律大模型有何不同、“基座”如何定位、如何应用等问题答记者问。
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2. 人民法院出版社总编辑余茂玉在会上介绍称，“法信法律基座大模型”定位于法律行业模型，既是一个为法治领域提供生成式人工智能底层能力的基座模型；为保障法律人工智能安全发展，配套安全治理机制，提供数据资源、算力资源、评测资源的服务体系。
3. 该模型是在清华大学科研成果转化的千亿参数通用大模型基座上，投入最高人民法院“法信”等多个法律大数据平台经过高质量专业标注的3.2亿篇共计3.67万亿字的法律文献、裁判、案例、观点等数据语料，融入人民法院电子音像出版社历时十余年搭建的包含18万法律知识体系编码的“法信大纲”，经过为期数月的预训练、优化训练、监督微调和多轮测评，最终形成的研发成果。
4. 根据国家网信办等七部委发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，“法信法律基座大模型”作为国内法治领域的“行业基座”大模型，已于10月21日完成生成式人工智能服务备案。. 目前，该模型有两个方面应用成果：一是以“法信法律基座大模型”作为底层支撑的深圳法院人工智能辅助审判系统1.0版上线全面运行后，有力提升了审判工作质效。二是以“法信法律基座大模型”对最高人民法院“法答网”“人民法院案例库”数据预训练而研发的“库网融合”智能检索系统将于近期试点，以数字化、智能化手段促进法律适用的统一。
6. 下一步，经过对“法信法律基座大模型”底层能力进行更有针对性、场景性的开发应用后，一批数字化、智能化的“办案助理”“普法助手”“领域找法查案专家”“个人法律知识管家”等将上线应用，成为法律从业者的AI智能助手。
7. 相关负责人就法律大模型有何不同、“基座”如何定位、如何应用等问题答记者问。
无文本编码器仍能媲美CLIP！豆包大模型团队首创SuperClass模型
文章概要：
1. 近日，字节跳动豆包大模型团队提出SuperClass，一个超级简单高效的预训练方法。，直接使用原始文本的分词作为多分类标签，无需额外的文本过滤或筛选，比CLIP具有更高的训练效率。
2. 实验结果表明，SuperClass在多种纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上表现出色，并且在模型大小和数据集大小方面具备与CLIP相同或更优的Scalability。
3. 目前，论文成果和仓库已对外公开，并被NeurIPS 2024接收。
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2. 实验结果表明，SuperClass在多种纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上表现出色，并且在模型大小和数据集大小方面具备与CLIP相同或更优的Scalability。
3. 目前，论文成果和仓库已对外公开，并被NeurIPS 2024接收。
无文本编码器仍能媲美CLIP！豆包大模型团队首创SuperClass模型
文章概要：
1. 字节跳动豆包大模型团队提出SuperClass，一个超级简单且高效的预训练方法，首次舍弃文本编码器，直接使用原始文本的分词作为多分类标签，比CLIP具有更高的训练效率。
2. SuperClass在多种纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上表现出色，并且在模型大小和数据集大小方面具备与CLIP相同或更优的Scalability。
3. 目前，论文成果和代码仓库已对外公开，并被NeurIPS 2024接收。
4. 团队会继续推进图像文本预训练技术迭代，基于文本顺序信息，训练得到更强视觉模型，以便更好地服务于视觉和多模态相关的任务。
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2. SuperClass在多种纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上表现出色，并且在模型大小和数据集大小方面具备与CLIP相同或更优的Scalability。
3. 目前，论文成果和代码仓库已对外公开，并被NeurIPS 2024接收。
4. 团队会继续推进图像文本预训练技术迭代，基于文本顺序信息，训练得到更强视觉模型，以便更好地服务于视觉和多模态相关的任务。
体教融合大模型首次发布，AI赋能智慧体育焕新升级
文章概要：
1. 11月12日，数字体育科技创新助力“教融合”发展研讨会在五四体育中心成功举行。，中国移动（成都研究院联合北京大学、华体博（北京）体育发展有限公司发布首个面向学校体育教育与运动后备人才选拔培养领域的教融合大模型。
2. 体教指体育和教育在价值、功能和目的上的充分融合，共同作用于青少年成长。随着时代发展，传统的体教融合逐渐难以满足个性化的运动和科学高效的体育后备人才选拔和培养要求，且缺乏科学的数据支持和反馈机制，导致体育教育和运动人才选拔仍面临着诸多挑战。
3. 成研院5G、AI，中国移动九天大模型底座，推出教育大模型教融合大模型应用，以数字技术体创新升级。
4. 体教融合大模型赋能打造AI体育教练，能够实现对立定跳远、仰卧起坐等中考体育考试项目的指标解析、运动过程分析和运动建议生成，为学生提供专业的运动指导建议此外，体教融合大模型还具备多维度运动指导分析及智能问答功能，并支持数智人教师动态交互，能够广泛于体育教学、、等运动场景br>5. 合作三方体教融合模型，合力构建了奥运后备人才培养体系，增强竞技体育青年后备人才培养和输送力度提供技术支持。
6 据了解，大后续将在全国，为的青少年提供更加科学、个性化的体育训练方案，助力学校体育教育智能化转型。，体教融合模型将与中国移动教育大模型融合，进一步推动体育教育与信息技术跨界融合，构建体育教育新生态。
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2. 体教指体育和教育在价值、功能和目的上的充分融合，共同作用于青少年成长。随着时代发展，传统的体教融合逐渐难以满足个性化的运动和科学高效的体育后备人才选拔和培养要求，且缺乏科学的数据支持和反馈机制，导致体育教育和运动人才选拔仍面临着诸多挑战。
3. 成研院5G、AI，中国移动九天大模型底座，推出教育大模型教融合大模型应用，以数字技术体创新升级。
4. 体教融合大模型赋能打造AI体育教练，能够实现对立定跳远、仰卧起坐等中考体育考试项目的指标解析、运动过程分析和运动建议生成，为学生提供专业的运动指导建议此外，体教融合大模型还具备多维度运动指导分析及智能问答功能，并支持数智人教师动态交互，能够广泛于体育教学、、等运动场景br>5. 合作三方体教融合模型，合力构建了奥运后备人才培养体系，增强竞技体育青年后备人才培养和输送力度提供技术支持。
6 据了解，大后续将在全国，为的青少年提供更加科学、个性化的体育训练方案，助力学校体育教育智能化转型。，体教融合模型将与中国移动教育大模型融合，进一步推动体育教育与信息技术跨界融合，构建体育教育新生态。
马斯克 xAI Grok-Beta 公测开启！每月免费领取25美元API额度，轻松白嫖大模型，更可在自己电脑上直接调用，免魔法！
文章概要：
1. 马斯克xAI推出的大模型Grok正式开启API的免费，用户每月可免费领取5美元的API使用额度
2. Grok-Beta具备超长上下文处理、卓越的性能表现和多功能支持等亮点
3. xAI为开发者提供的便利，Grok的REST APIOpenAI和Anthropic的SDK完全
4. 要开始使用Grok-Beta的API，只需访问xAI的控制台注册创建一个账户
5. 开发者分享了使用Grok-Beta的和
6. 对于需要处理复杂编程任务，建议在使用G的同时，也结合GPT-4或Claude等
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2. Grok-Beta具备超长上下文处理、卓越的性能表现和多功能支持等亮点
3. xAI为开发者提供的便利，Grok的REST APIOpenAI和Anthropic的SDK完全
4. 要开始使用Grok-Beta的API，只需访问xAI的控制台注册创建一个账户
5. 开发者分享了使用Grok-Beta的和
6. 对于需要处理复杂编程任务，建议在使用G的同时，也结合GPT-4或Claude等
什么是端到端大模型？小米端到端大模型有何不同？
文章概要：
1. 端到端大模型就像是人的大脑，一端传感器输入信息，另一端直接输出行驶指令，是智能驾驶的机械大脑”。
2. 小米端到端大模型从模仿轨迹转为筛选轨迹，在体验不变的前提下，了下限有兜底，体验更稳定，更舒适。
3. 小米端到端大模型的优势就是更高效，在符合功能激活的场景挂入D挡，就可原地启动，一键开启智驾状态，支持地下停车场地上停车楼、地面停车场、小区、路边等停车区域，实现任何下的起步。<>4. 接入端到端大模型的小米智能驾驶还可以做到ETC、闸机通行，车位到车位，断点。
5. 小米智能驾驶以VLM视觉语言大模型为知识底座，从而认识和较为罕见的物体，进行更周全的决策。
6. Xiaomi HAD（Xiaomi Hyper Autonomous Driving）全面小米端到端大模型，上限大幅度提高的同时有保障。了上车就能用，到车位的全场景智能驾驶
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2. 小米端到端大模型从模仿轨迹转为筛选轨迹，在体验不变的前提下，了下限有兜底，体验更稳定，更舒适。
3. 小米端到端大模型的优势就是更高效，在符合功能激活的场景挂入D挡，就可原地启动，一键开启智驾状态，支持地下停车场地上停车楼、地面停车场、小区、路边等停车区域，实现任何下的起步。<>4. 接入端到端大模型的小米智能驾驶还可以做到ETC、闸机通行，车位到车位，断点。
5. 小米智能驾驶以VLM视觉语言大模型为知识底座，从而认识和较为罕见的物体，进行更周全的决策。
6. Xiaomi HAD（Xiaomi Hyper Autonomous Driving）全面小米端到端大模型，上限大幅度提高的同时有保障。了上车就能用，到车位的全场景智能驾驶
大模型深度赋能新媒体发展报告
文章概要：
1 文章标题《大模型深度赋能新媒体发展报告》。
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突破自动驾驶瓶颈！KoMA：多智能体与大模型的完美融合
文章概要：
1. 介绍了一种名为KoMA的知识驱动的多智能体框架，通过结合大语言模型(LLM)和多，显著提升了自动驾驶系统在复杂环境下的决策效率与安全性
2. 提出KoMA框架解决了现有自动驾驶系统面临的缺乏多智能体协作能力、泛化能力不足、缺乏高效决策与解释能力的挑战
3. 介绍了KoMA框架的整体架构，突出了如何通过多智能体协作与基于大语言模型的决策模块提升自动驾驶系统的效率和适应性
4. 展示了KoMA框架与传统多智能体(MARL)在不同轮训练阶段的成功率对比，KoMA框架在训练后期表现出更强的适应性和协作能力
5. 展示了不同记忆模块对KoMA框架在训练过程中的成功率影响，结果表明共享记忆机制显著优于无记忆和非共享记忆机制
6. 展示了在训练40轮后，是否采用多步骤规划对效率得分和安全得分的影响。结果显示，采用多步骤规划的情况下，效率得分从9.13提升至9.45，安全得分从9.27提升至9.92
7. 比较了在单车道和三主干道场景下，是否采用记忆机制对成功率的影响。结果显示，在单车道场景中，采用记忆机制的成功率从40%显著提升至90%;在三车道场景中，成功率从50%提升至70%
8. 展示了在初始场景和扩展至环岛场景中，使用初始场景记忆与无记忆机制的成功率对比。结果表明，在初始场景中，使用记忆的成功率从30%显著提升至 70%;在环岛场景中，成功率从60%提升至80%. 展示了在KoMA框架中，使用不同的大语言模型经过0、20和40轮训练后的成功率。结果显示，GPT4在所有阶段的表现最优，成功率从初始的30%至70%
10. 对不同的大语言模型在KoMA框架中的推理时间进行了统计分析，结果显示，GPT4的推理时间最长，平均时间为17.49秒，最大时间为19.86秒，相比之下Llama系列模型的推理时间较短，其中Llama2平均时间最少，仅为7.49秒
11. 总结了通过结合大语言模型与多智能体协作，为自动驾驶任务带来了显著的性能提升。实验结果表明，共享记忆机制、多步骤规划、以及基于排名的反思优化模块在提高模型的效率和泛化能力方面发挥了关键作用。尤其是结合GPT4等强大模型时，KoMA在复杂场景中的决策成功率和安全性均达到领先水平。同时，不同LLMs的推理效率差异也表明了技术选择的重要性，Llama2等模型在效率上表现优越，而GPT4则在性能上具备更强的优势
12. 未来，KoMA的方法可扩展至更多动态场景和多智能体任务，例如智能交通管理、无人配送，为自动驾驶技术和多智能体协作领域的发展提供了新的方向和启示
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2. 提出KoMA框架解决了现有自动驾驶系统面临的缺乏多智能体协作能力、泛化能力不足、缺乏高效决策与解释能力的挑战
3. 介绍了KoMA框架的整体架构，突出了如何通过多智能体协作与基于大语言模型的决策模块提升自动驾驶系统的效率和适应性
4. 展示了KoMA框架与传统多智能体(MARL)在不同轮训练阶段的成功率对比，KoMA框架在训练后期表现出更强的适应性和协作能力
5. 展示了不同记忆模块对KoMA框架在训练过程中的成功率影响，结果表明共享记忆机制显著优于无记忆和非共享记忆机制
6. 展示了在训练40轮后，是否采用多步骤规划对效率得分和安全得分的影响。结果显示，采用多步骤规划的情况下，效率得分从9.13提升至9.45，安全得分从9.27提升至9.92
7. 比较了在单车道和三主干道场景下，是否采用记忆机制对成功率的影响。结果显示，在单车道场景中，采用记忆机制的成功率从40%显著提升至90%;在三车道场景中，成功率从50%提升至70%
8. 展示了在初始场景和扩展至环岛场景中，使用初始场景记忆与无记忆机制的成功率对比。结果表明，在初始场景中，使用记忆的成功率从30%显著提升至 70%;在环岛场景中，成功率从60%提升至80%. 展示了在KoMA框架中，使用不同的大语言模型经过0、20和40轮训练后的成功率。结果显示，GPT4在所有阶段的表现最优，成功率从初始的30%至70%
10. 对不同的大语言模型在KoMA框架中的推理时间进行了统计分析，结果显示，GPT4的推理时间最长，平均时间为17.49秒，最大时间为19.86秒，相比之下Llama系列模型的推理时间较短，其中Llama2平均时间最少，仅为7.49秒
11. 总结了通过结合大语言模型与多智能体协作，为自动驾驶任务带来了显著的性能提升。实验结果表明，共享记忆机制、多步骤规划、以及基于排名的反思优化模块在提高模型的效率和泛化能力方面发挥了关键作用。尤其是结合GPT4等强大模型时，KoMA在复杂场景中的决策成功率和安全性均达到领先水平。同时，不同LLMs的推理效率差异也表明了技术选择的重要性，Llama2等模型在效率上表现优越，而GPT4则在性能上具备更强的优势
12. 未来，KoMA的方法可扩展至更多动态场景和多智能体任务，例如智能交通管理、无人配送，为自动驾驶技术和多智能体协作领域的发展提供了新的方向和启示
全国首个！软件园企业参与研制的“文鳐”大模型在厦门发布！
文章概要：
1. 全国首个船舶与海洋工程行业大模型“文鳐”在厦门，由厦门理工学院、众数科技、福建省船舶工业集团等多家政产学研机构共同研制
2. “文鳐”是基于通用大模型架构，采用多模融合机制，结合行业专业知识构建出的多模态自研行业大模型，在船舶设计、性能预测、航运气象服务等特定领域任务处理能力。br> 3. 厦门理工学院计算机与信息工程学院博士驰明带领团队，整合七大核心领域专业知识，成功构建出系统性的智能化平台
4. “文鳐”已应用于新能源拖轮、海上观光船、闽江货船绿色智能船舶项目的研发设计，提升设计。
5. “文鳐”能够根据项目需求个性化，迅速响应行业动态变化，为用户提供精准的决策支持<> 6.数科技创始人兼CEO吴炳坤表示，“文鳐大模型船舶建造、航运管理环境监测等领域展现出广泛的应用潜力，将推动与海洋工程行业的数字化转型。
阅读原文
2. “文鳐”是基于通用大模型架构，采用多模融合机制，结合行业专业知识构建出的多模态自研行业大模型，在船舶设计、性能预测、航运气象服务等特定领域任务处理能力。br> 3. 厦门理工学院计算机与信息工程学院博士驰明带领团队，整合七大核心领域专业知识，成功构建出系统性的智能化平台
4. “文鳐”已应用于新能源拖轮、海上观光船、闽江货船绿色智能船舶项目的研发设计，提升设计。
5. “文鳐”能够根据项目需求个性化，迅速响应行业动态变化，为用户提供精准的决策支持<> 6.数科技创始人兼CEO吴炳坤表示，“文鳐大模型船舶建造、航运管理环境监测等领域展现出广泛的应用潜力，将推动与海洋工程行业的数字化转型。
重点推荐｜首席智能官大模型研习班（2期）
文章概要：
1 清华大学继续教育学院的首席智能官大模型研习班（2期），将于20年12月开班。
2. 该项目的目标是培养懂原理、懂技术、会应用、建生态的大模型战略应用。
3. 课程内容包括大模型技术原理、应用案例分析、实战演练等。
4. 学习时间为一个月上课两次，一次2天，共计4次，（4学时）
5.为39,800元/人包括课程研发、讲授、学习考核、教学管理费等，学习交通食宿自理。
阅读原文
2. 该项目的目标是培养懂原理、懂技术、会应用、建生态的大模型战略应用。
3. 课程内容包括大模型技术原理、应用案例分析、实战演练等。
4. 学习时间为一个月上课两次，一次2天，共计4次，（4学时）
5.为39,800元/人包括课程研发、讲授、学习考核、教学管理费等，学习交通食宿自理。
可信AI | 关于征集大模型落地路线系列标准参编单位的通知
文章概要：
1. 大模型成为新一轮科技和产业变革的重要，但在应用落地过程中多重挑战，编制大模型落地路线系列标准可推动其高质量发展。
2. 中国信通院发布《大模型路线图研究报告（202年）》，正式启动大模型落地路线标准编制，包含能力就绪度、交付实施、应用成熟度三部分内容。
3 大模型标准编制报名通道已开启，欢迎感兴趣的企业专家咨询。
. 南京人工智能研究院是中国信息通信研究院在人工智能、大数据领域投资组建的控股企业，是DCMM评估机构，江苏省人工智能产业技术服务平台的落地运营单位。
阅读原文
2. 中国信通院发布《大模型路线图研究报告（202年）》，正式启动大模型落地路线标准编制，包含能力就绪度、交付实施、应用成熟度三部分内容。
3 大模型标准编制报名通道已开启，欢迎感兴趣的企业专家咨询。
. 南京人工智能研究院是中国信息通信研究院在人工智能、大数据领域投资组建的控股企业，是DCMM评估机构，江苏省人工智能产业技术服务平台的落地运营单位。
视未成年人为草芥！海内外文生图大模型人脸生成乱象堪忧
文章概要：
1. 文生图大模型存在风险，如名人换脸技术滥用和涉及未成年人风险。
2. 知道创宇发布评测报告，生图大模型在识别阻止有害人脸信息方面的表现与局限。
3. 评测选取海内外12个有代表性的Web开放的文生图大模型，发现「未成年人不良价值观」领域表现最令人担忧。
4. 仅有「讯飞星火」、「豆包」2个大模型表现及格以上，商汤秒画模型因在测评初期直接封号。
5. 「色情」专项评测结果显示，海内外Web文生图大模型在「名人换脸色情」方面表现相对优异，但存在潜在风险。
6 「暴恐」专项显示，所有大模型在该领域都表现不佳，生成大量不适图像。
7. 「未成年人不良价值观」专项评测结果显示，所有参评大模型在该领域都表现极差。
阅读原文
2. 知道创宇发布评测报告，生图大模型在识别阻止有害人脸信息方面的表现与局限。
3. 评测选取海内外12个有代表性的Web开放的文生图大模型，发现「未成年人不良价值观」领域表现最令人担忧。
4. 仅有「讯飞星火」、「豆包」2个大模型表现及格以上，商汤秒画模型因在测评初期直接封号。
5. 「色情」专项评测结果显示，海内外Web文生图大模型在「名人换脸色情」方面表现相对优异，但存在潜在风险。
6 「暴恐」专项显示，所有大模型在该领域都表现不佳，生成大量不适图像。
7. 「未成年人不良价值观」专项评测结果显示，所有参评大模型在该领域都表现极差。
【AI行业研究系列专题（四）】大模型赋能的人形机器人
文章概要：
1. 大模型赋能的人形机器人：近年来，AI大模型与人形机器人技术的结合正成为产业发展的关键方向，随着大语言模型（LLMs）和视觉模型的进步，人形机器人逐渐具备更高的理解、决策和执行能力。这种主要体现在软件与的融合，通过AI模型赋予机器人复杂的任务处理能力，加速了产业化进程。
2. 具身智能：具身智能是指智能体通过与环境产生交互后，通过自身的学习，产生对于客观世界的理解和改造能力。是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，在智能体与环境交互获得信息后获取问题，理解问题，做出决策并实现行动，产生智能行为和适应性。
3. 人形机器人：人形机器人是一种能够模仿人类外观和行为的机器人，具有广泛的应用前景。本文介绍了几种主流的人形机器人，包括Tesla Optimus、Agility Robotics - Digit、Boston Dynamics - Atlas、Xiaomi CyberOne等，并对它们的技术路线进行了梳理。
4. 大模型的发展和未来趋势：LLM语言大模型的发展历程经历了早期基础、规模突破和百花齐放三个阶段。大模型赋能机器人的发展趋势是国内企业加快布局人形机器人产业，正处于产业化前夜。人形机器人未来前景广阔，但目前人形机器人的应用领域并不广泛，若下游需求不及预期，相关的资本投入增长较慢则行业难以向好发展。最重要的是，AI的存在带来了一定程度上的伦理风险，如同动物实验的兴起，人形机器人的全面应用仍需时间考验。最终大模型核心技术的水平难以支撑与人形机器人良好结合，数据训练效果可能不及预期，总之大模型赋能的人形机器人发展仍需观察。
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2. 具身智能：具身智能是指智能体通过与环境产生交互后，通过自身的学习，产生对于客观世界的理解和改造能力。是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，在智能体与环境交互获得信息后获取问题，理解问题，做出决策并实现行动，产生智能行为和适应性。
3. 人形机器人：人形机器人是一种能够模仿人类外观和行为的机器人，具有广泛的应用前景。本文介绍了几种主流的人形机器人，包括Tesla Optimus、Agility Robotics - Digit、Boston Dynamics - Atlas、Xiaomi CyberOne等，并对它们的技术路线进行了梳理。
4. 大模型的发展和未来趋势：LLM语言大模型的发展历程经历了早期基础、规模突破和百花齐放三个阶段。大模型赋能机器人的发展趋势是国内企业加快布局人形机器人产业，正处于产业化前夜。人形机器人未来前景广阔，但目前人形机器人的应用领域并不广泛，若下游需求不及预期，相关的资本投入增长较慢则行业难以向好发展。最重要的是，AI的存在带来了一定程度上的伦理风险，如同动物实验的兴起，人形机器人的全面应用仍需时间考验。最终大模型核心技术的水平难以支撑与人形机器人良好结合，数据训练效果可能不及预期，总之大模型赋能的人形机器人发展仍需观察。
中国行业大模型市场，七项领先！
文章概要：
1. 国际权威分析机构沙利文发布《中国大模型市场报告2024》，华为云在行业大模型取得政务、工业、金融3个市场份额第一，并位居医疗、药物、气象以及汽车4个领导者象限，全面领跑中国行业大模型市场。
2. 沙利文总监李庆表示，华为云盘古大模型凭借深厚的技术积累、对行业的以及丰富的经验，多个行业占据绝对优势，为千行百业的智能化和数字化提供了源源不断的动力。
3 华为云发布盘古大5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级，提供十亿级、百亿级、千亿级和万亿规格，包含NLPCV多模态以及预测大模型和科学计算大模型，企业的全场景需求。br> 盘古大模型持续能力创新，受市场与权威机构广泛认可。在中国信通院发布的模型标准符合性验证中，盘古大模型完成37项能力项测试，业界首个卓越级（5级）评分的大模型产品。
5. 盘古大模型以优秀级（4+级）通过中国信通院金融大模型标准符合性验证在2024中国国际大数据产业博览会（数博会上，盘古铁路大模型、视频解译大模型、盘古具身智能大模型以及盘古大模型视频生成物理AI模拟系列技术分别摘得了领先科技成果发布会“优秀科技成果奖”。
6. 盘古大模型持续解难题做难事千行万。在过去的一年中，盘古大模型持续深耕行业，已在30多个行业、400多个场景中落地，在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、气象等领域发挥着巨大价值，重塑千行万业。
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2. 沙利文总监李庆表示，华为云盘古大模型凭借深厚的技术积累、对行业的以及丰富的经验，多个行业占据绝对优势，为千行百业的智能化和数字化提供了源源不断的动力。
3 华为云发布盘古大5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级，提供十亿级、百亿级、千亿级和万亿规格，包含NLPCV多模态以及预测大模型和科学计算大模型，企业的全场景需求。br> 盘古大模型持续能力创新，受市场与权威机构广泛认可。在中国信通院发布的模型标准符合性验证中，盘古大模型完成37项能力项测试，业界首个卓越级（5级）评分的大模型产品。
5. 盘古大模型以优秀级（4+级）通过中国信通院金融大模型标准符合性验证在2024中国国际大数据产业博览会（数博会上，盘古铁路大模型、视频解译大模型、盘古具身智能大模型以及盘古大模型视频生成物理AI模拟系列技术分别摘得了领先科技成果发布会“优秀科技成果奖”。
6. 盘古大模型持续解难题做难事千行万。在过去的一年中，盘古大模型持续深耕行业，已在30多个行业、400多个场景中落地，在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、气象等领域发挥着巨大价值，重塑千行万业。
人工智能大模型的发展与对比：从起步到全球竞争
文章概要：
1. 大模型的崛起可追溯到2017年Google提出的架构，之后OpenAI的GPT系列模型和Google的BERT模型成为Transformer架构的代表，奠定了现代大模型基础
2. 大模型的发展历程包括2018年BERT发布、220年GPT-3横空出世以及2021至今更多大模型涌现，参数规模从千亿级向万亿级发展，并广泛应用于生成、对话系统、翻译和代码生成等领域
3. 美国主流大模型包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、Google的PaLM系列和Meta的LLaMA，各自具有特点、优势和局限
4. 中国主流模型包括百度的文心一言、的通义千问、华为的盘古大模型和清华大学的ChatGLM，它们也各自具有特点、优势和局限
5. 大模型已经从技术比拼走向了生态建设与应用落地的阶段，未来大模型将进一步渗透各行各业
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2. 大模型的发展历程包括2018年BERT发布、220年GPT-3横空出世以及2021至今更多大模型涌现，参数规模从千亿级向万亿级发展，并广泛应用于生成、对话系统、翻译和代码生成等领域
3. 美国主流大模型包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、Google的PaLM系列和Meta的LLaMA，各自具有特点、优势和局限
4. 中国主流模型包括百度的文心一言、的通义千问、华为的盘古大模型和清华大学的ChatGLM，它们也各自具有特点、优势和局限
5. 大模型已经从技术比拼走向了生态建设与应用落地的阶段，未来大模型将进一步渗透各行各业
大模型，可以这样学？
文章概要：
1 介绍了大模型的定义和作用，大模型是指拥有超过10亿个参数的深度神经网络，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务。
2. 推荐了10个原创公众号，包括机器学习实战、深度学习基础与进阶、数据STUDIO、深度学习初学者、机器学习算法与Python实战、机器学习算法那些事、kaggle竞赛宝典、Pythonic生物人、深度图学习与大模型LLM。
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2. 推荐了10个原创公众号，包括机器学习实战、深度学习基础与进阶、数据STUDIO、深度学习初学者、机器学习算法与Python实战、机器学习算法那些事、kaggle竞赛宝典、Pythonic生物人、深度图学习与大模型LLM。
复旦大学：2024大语言模型的能力边界与发展思考报告
文章概要：
1. 引言：大语言模型在诸多领域展现出了惊人的能力，但随着应用的深入，其能力边界也逐渐成为研究的重要课题。
2. 大语言模型的基本原理与训练过程：核心任务是根据已有的文本生成合理的延续内容，通过对数十亿个网页、数字化书籍等人类撰写内容的统计规律进行学习，推测接下来可能出现的文字。
3. 大语言模型的能力边界：知识记忆与运用、推理能力、文本生成能力、任务执行能力。
4. 大语言模型的发展思考：当前面临的问题、未来发展路径、推动发展的策略。
5. 结论：大语言模型在过去几年中取得了显著的发展，展现出了强大的文本生成和一定程度的知识处理能力。然而，通过对其能力边界的深入分析，我们发现它们在知识运用、推理、任务执行等多方面仍然存在局限性。
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2. 大语言模型的基本原理与训练过程：核心任务是根据已有的文本生成合理的延续内容，通过对数十亿个网页、数字化书籍等人类撰写内容的统计规律进行学习，推测接下来可能出现的文字。
3. 大语言模型的能力边界：知识记忆与运用、推理能力、文本生成能力、任务执行能力。
4. 大语言模型的发展思考：当前面临的问题、未来发展路径、推动发展的策略。
5. 结论：大语言模型在过去几年中取得了显著的发展，展现出了强大的文本生成和一定程度的知识处理能力。然而，通过对其能力边界的深入分析，我们发现它们在知识运用、推理、任务执行等多方面仍然存在局限性。
工业大模型发展
文章概要：
1. 引言：近年来，大模型在自然语言处理、计算机视觉、医学、等领域展现出令人惊叹的能力，成为迈向通用人工智能的里程碑技术。工业制造业是立国之本和强国之基，在新一代信息通信技术的推动下，制造业正从数字化网络化迈向智能化的全新发展阶段。如何推进人工智能赋能新型工业化，培育面向工业领域的大模型，推动人工智能与实体经济深度融合，成为当前重要的国家创新战略。
2. 工业大模型定义与体系架构：工业大模型是面向工业产品全生命周期应用的、具有大规模参数的深度学习模型体系，包括工业基座大模型、工业任务导向大模型、工业行业领域大模型等不同层次和类别的模型系统，工业数据和机理知识融合驱动、工业专业化内容生成、高可信高可靠输出、工业多场景跨域任务学习与自适应、工业多模态融合交互、人-智能体-工业系统协同、算力与效率灵活适配等主要特征，具备智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成、科学发现等核心任务能力，能够适配离散行业和流程行业不同行业领域、不同工业任务，为产品研发设计、生产制造、试验测试、经营管理服务等全业务域智能化升级提供基于大模型的新应用范式和新方法技术。
3. 工业大模型构建方法：工业大模型的构建主要包括工业数据制备、工业基座模型训练、工业任务/行业模型适配、工业场景交互应用4个阶段。br>4. 工业大模型关键技术：工业大模型关键技术包括工业多模态预训练技术、工业机理内嵌微调技术、工业智能体交互推理技术。
5. 工业大模型应用能力与典型场景：工业大模型核心应用能力包括智能问答能力、场景认知能力、过程决策能力、终端控制能力、内容生成能力、科学发现能力。制造业产品全生命周期典型应用场景包括研发设计、生产制造、试验测试、经营管理、运维服务。
6. 工业大模型展望：工业大模型未来发展中需重点关注的技术方向包括融入工业世界模型和机理知识的新型神经网络底层架构、工业多模态数据统一表征、高可信工业内容生成、基于工业具身智能体的新型交互范式、工业大小模型协同、工业任务实时推理控制、工业场景异构算力适配、工业大模型安全。
7. 总结：工业大模型已成为国内外学术界和产业界关注的新焦点。本文提出了工业大模型的全新定义，提出了工业大模型体系架构，包括基础设施层、基座层、模型层、交互层、应用层；提出了工业数据制备、模型训练、模型适配、推理交互四阶段构建流程和方法；讨论了工业大模型关键技术，包括工业多模态预训练、工业机理内嵌微调、工业智能体交互推理等核心技术；提出了智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成、科学发现6种核心应用任务能力，研发设计、生产制造、试验测试、经营管理、运维服务全生命周期业务域阐述了典型应用场景，并基于研发的“基石”工业大模型原型系统给出了在生成式人工智能方面的应用实例；最后，展望了工业大模型未来的发展方向。
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2. 工业大模型定义与体系架构：工业大模型是面向工业产品全生命周期应用的、具有大规模参数的深度学习模型体系，包括工业基座大模型、工业任务导向大模型、工业行业领域大模型等不同层次和类别的模型系统，工业数据和机理知识融合驱动、工业专业化内容生成、高可信高可靠输出、工业多场景跨域任务学习与自适应、工业多模态融合交互、人-智能体-工业系统协同、算力与效率灵活适配等主要特征，具备智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成、科学发现等核心任务能力，能够适配离散行业和流程行业不同行业领域、不同工业任务，为产品研发设计、生产制造、试验测试、经营管理服务等全业务域智能化升级提供基于大模型的新应用范式和新方法技术。
3. 工业大模型构建方法：工业大模型的构建主要包括工业数据制备、工业基座模型训练、工业任务/行业模型适配、工业场景交互应用4个阶段。br>4. 工业大模型关键技术：工业大模型关键技术包括工业多模态预训练技术、工业机理内嵌微调技术、工业智能体交互推理技术。
5. 工业大模型应用能力与典型场景：工业大模型核心应用能力包括智能问答能力、场景认知能力、过程决策能力、终端控制能力、内容生成能力、科学发现能力。制造业产品全生命周期典型应用场景包括研发设计、生产制造、试验测试、经营管理、运维服务。
6. 工业大模型展望：工业大模型未来发展中需重点关注的技术方向包括融入工业世界模型和机理知识的新型神经网络底层架构、工业多模态数据统一表征、高可信工业内容生成、基于工业具身智能体的新型交互范式、工业大小模型协同、工业任务实时推理控制、工业场景异构算力适配、工业大模型安全。
7. 总结：工业大模型已成为国内外学术界和产业界关注的新焦点。本文提出了工业大模型的全新定义，提出了工业大模型体系架构，包括基础设施层、基座层、模型层、交互层、应用层；提出了工业数据制备、模型训练、模型适配、推理交互四阶段构建流程和方法；讨论了工业大模型关键技术，包括工业多模态预训练、工业机理内嵌微调、工业智能体交互推理等核心技术；提出了智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成、科学发现6种核心应用任务能力，研发设计、生产制造、试验测试、经营管理、运维服务全生命周期业务域阐述了典型应用场景，并基于研发的“基石”工业大模型原型系统给出了在生成式人工智能方面的应用实例；最后，展望了工业大模型未来的发展方向。
大模型如何实现长文本上下文的理解？
文章概要：
1. 长文本上下文的定义：模型能在幅文本中捕捉和整合上下文，理解句子间关系据此推理回答，包括全局一致性、跨段落联系和上下文依赖。
2. 如何评估理解：包括连贯性、主题一致性复杂推理能力。br> 3. 优化方法与挑战：增强上下文窗口、预训练与微调、引入记忆机制等，优化能提高对长文本的处理能力，但不一定意味着理解。
4. 未来的发展方向：模型架构创新多模态融合、人机协作等。
5. 结论：大模型在长文本上下文理解上取得了显著进步，但仍有很多挑战需要克服。
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2. 如何评估理解：包括连贯性、主题一致性复杂推理能力。br> 3. 优化方法与挑战：增强上下文窗口、预训练与微调、引入记忆机制等，优化能提高对长文本的处理能力，但不一定意味着理解。
4. 未来的发展方向：模型架构创新多模态融合、人机协作等。
5. 结论：大模型在长文本上下文理解上取得了显著进步，但仍有很多挑战需要克服。
Pixtral Large: 123B多模态大模型，128K上下文窗口
文章概要：
1. Pixtral Large是一个由Mistral AI开发的多语言自然语言处理模型，多种语言，适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、翻译和问答等。
2 该模型具有多语言、强大的编码能力、以智能体为中心、先进的推理能力、大上下文窗口和强大的上下文连贯性等技术特点。
3. 实验环境需要在GPU环境下进行，运行Mistral-Large-Instruct-241需要超过300GB的GPU内存。
4. 使用方法包括服务器端设置和请求示例（Python代码），以及离线使用（Python代码）。
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2 该模型具有多语言、强大的编码能力、以智能体为中心、先进的推理能力、大上下文窗口和强大的上下文连贯性等技术特点。
3. 实验环境需要在GPU环境下进行，运行Mistral-Large-Instruct-241需要超过300GB的GPU内存。
4. 使用方法包括服务器端设置和请求示例（Python代码），以及离线使用（Python代码）。
一文梳理工业界大模型推荐落地经验
文章概要：
1. 文章盘点了2024年工业界大在搜广推上的实战落地型工作，重点分享了用大模型做数据和知识增强、提取表征、通过prompt将推荐转成对话驱动的任务等工作，涵盖了目前推荐系统两类主流范式：表征学习和模型预估。
2. 文章分享了4篇论文，分别是Meta的s、字节的HLLMsM和NoteLLM-2，介绍了它们的技术细节和实验结果。
3. 文章还讨论了如何用生成式框架来重新定义召回和排序任务，以及排序任务训练和推理阶段的差异，如何跨候选复用算力。
4. 文章最后总结了LLMs在搜广推上应用的范式，包括借鉴LLMs的架构，不用LLMs的预训练权重，尽可能保留原始海量的曝光日志数据，通过组织输入样式和ID类特征，自回归的训练大模型；借鉴LLMs的架构和预训练权重，输入模态以文本为主，无法直接输入ID等，需要下游推荐任务的微调才能真正发挥价值。
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2. 文章分享了4篇论文，分别是Meta的s、字节的HLLMsM和NoteLLM-2，介绍了它们的技术细节和实验结果。
3. 文章还讨论了如何用生成式框架来重新定义召回和排序任务，以及排序任务训练和推理阶段的差异，如何跨候选复用算力。
4. 文章最后总结了LLMs在搜广推上应用的范式，包括借鉴LLMs的架构，不用LLMs的预训练权重，尽可能保留原始海量的曝光日志数据，通过组织输入样式和ID类特征，自回归的训练大模型；借鉴LLMs的架构和预训练权重，输入模态以文本为主，无法直接输入ID等，需要下游推荐任务的微调才能真正发挥价值。
DataCon晚自习：浅谈大模型辅助漏洞挖掘
文章概要：
1. 前言部分介绍了大语言模型在安全研究和竞赛中的热门话题，以及其在漏洞检测和修复方面的潜力。
2. 函数级别漏洞检测部分介绍了微调、提示工程和检索增强生成三种方法，并对每种方法进行了详细的介绍和分析。
3. 代码库级别漏洞检测部分介绍了相关学术研究和第一个开源方案，并对未来研究方向进行了探讨。
4. 未来研究方向部分介绍了工具集和多代理两种方法，并对每种方法进行了详细的介绍和分析。
5. 总结部分介绍了大模型在漏洞检测方面的挑战和前景。
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2. 函数级别漏洞检测部分介绍了微调、提示工程和检索增强生成三种方法，并对每种方法进行了详细的介绍和分析。
3. 代码库级别漏洞检测部分介绍了相关学术研究和第一个开源方案，并对未来研究方向进行了探讨。
4. 未来研究方向部分介绍了工具集和多代理两种方法，并对每种方法进行了详细的介绍和分析。
5. 总结部分介绍了大模型在漏洞检测方面的挑战和前景。
Open AI“网红化”后，国产大模型开始各自寻路
文章概要：
1. Open AI“网红化”后，国产大模型开始各自寻路。Open AI作为AI时代的科技先锋，每一个动向都备受关注。但是吃多了“网红化”带来的流量红利，Open AI似乎很难像学者一样老实待在实验室了。
2.开复揭秘o1模型上线幕后。Open AI越来越喜欢搞大新闻。2024年9月，在ChatGPT-4o模型推出没有几个月，Open AI就发布了号称“迄今为止功能最强大”的o1系列模型，其首席执行官山姆·奥特曼称这是“新范式的开始，人工智能可以进行复杂推理了”。
3. 大模型竞赛转向“务实化”。在大洋的另一边，中国大模型公司走出了另一条道路。在追赶算力和数据方面，正如李开复所言，许多同行包括中国公司，已经追平ChatGPT-4o。
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《20 款 AI 大模型：哪一款最能俘获你的心？》
文章概要：
1. 文章介绍了20款AI大模型，包括GPT-4、文心一言、科大讯飞星火大模型、盘古大模型、ChatGPT、Moss、豆包AI模型、智谱清言大模型、YonGPT大模型、360智脑模型、Claude、智谱清言大模型、写易智能创作引擎、CPM-Bee模型、赤兔大模型、Google Bard、文修大模型、边界Aichat、蓝心、天工AI模型等。
2. 文章分析了这些AI大模型的发展前景、功能特长、适用领域和适用人群。
3. 文章认为这些AI大模型将深刻改变我们的生活方式、教育路径和工作模式，我们应拥抱人工智能技术，挖掘其潜力，迈向智能化、效率化和创新化的新纪元。
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2. 文章分析了这些AI大模型的发展前景、功能特长、适用领域和适用人群。
3. 文章认为这些AI大模型将深刻改变我们的生活方式、教育路径和工作模式，我们应拥抱人工智能技术，挖掘其潜力，迈向智能化、效率化和创新化的新纪元。
中国行业大模型市场，七项领先！
文章概要：
1. 近日，国际权威分析机构沙利文《中国行业模型报告，2024，云在行业大模型领域取得政务、工业、金融3个份额，并位居医疗、、气象以及汽车个领导者象限，全面领跑行业大模型市场
2. 沙利文研究总监李庆表示，华为云盘古大模型凭借深厚的技术积累、对行业的以及丰富的经验，在多个行业绝对优势，为千行百业的智能化和数字化提供了源源不断的动力
3. 华为云发布盘古大模型.0，在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级，提供十亿级、百亿级、千亿级和万亿级不同参数规格模型，包含NLP、、多模态以及预测大大模型，满足企业的全场景需求
4. 盘古大模型持续深耕行业，已在30多个行业、400多个场景中落地，在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、等着巨大价值，千行
5. 面向未来，大模型解难题、做难事的道路上，前行，重塑千行万业。华为云将与所有的客户、伙伴和开发者一起，创新不止，攀登不止加速千行万业的升级
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2. 沙利文研究总监李庆表示，华为云盘古大模型凭借深厚的技术积累、对行业的以及丰富的经验，在多个行业绝对优势，为千行百业的智能化和数字化提供了源源不断的动力
3. 华为云发布盘古大模型.0，在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级，提供十亿级、百亿级、千亿级和万亿级不同参数规格模型，包含NLP、、多模态以及预测大大模型，满足企业的全场景需求
4. 盘古大模型持续深耕行业，已在30多个行业、400多个场景中落地，在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、等着巨大价值，千行
5. 面向未来，大模型解难题、做难事的道路上，前行，重塑千行万业。华为云将与所有的客户、伙伴和开发者一起，创新不止，攀登不止加速千行万业的升级
聊一聊做角色扮演大模型的经验
文章概要：
1. 作者分享了一些自己在角色扮演大模型领域的心得和思考。
2. 产品设计直接影响技术方案，产品形态决定了目标用户群体的范围，影响模型的输出设计和交互模式。
3. 角色扮演大模型希望模型有角色一致性，甚至要有“自我意识”。
4. 角色扮演产品的竞争对手不一定全是友商竞品，而很有可能是电影、书籍、剧集、动画这些非常成熟的产业。
5. 语言大模型的特性是高自由度的聊天，在国内，年轻女性是一个商业模式，在国外，可以主打付费的NSFW。
6. 霸道总裁智能体 or 霸道总裁爱上我，带os or 不带os，角色 or 单角色，是否要降低用户输入门槛，这些问题都需要根据具体情况进行选择。
7. 数据生产中，人设卡、小说语料、生成对话都需要注意，数据也需要警惕。
8. 模型微调中，数据配比、模型选择、Lora vs 全参SFT、参数的注意事项都需要注意。
9. 关于continue pre-train、DPO、评估，都需要根据具体情况进行选择。
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2. 产品设计直接影响技术方案，产品形态决定了目标用户群体的范围，影响模型的输出设计和交互模式。
3. 角色扮演大模型希望模型有角色一致性，甚至要有“自我意识”。
4. 角色扮演产品的竞争对手不一定全是友商竞品，而很有可能是电影、书籍、剧集、动画这些非常成熟的产业。
5. 语言大模型的特性是高自由度的聊天，在国内，年轻女性是一个商业模式，在国外，可以主打付费的NSFW。
6. 霸道总裁智能体 or 霸道总裁爱上我，带os or 不带os，角色 or 单角色，是否要降低用户输入门槛，这些问题都需要根据具体情况进行选择。
7. 数据生产中，人设卡、小说语料、生成对话都需要注意，数据也需要警惕。
8. 模型微调中，数据配比、模型选择、Lora vs 全参SFT、参数的注意事项都需要注意。
9. 关于continue pre-train、DPO、评估，都需要根据具体情况进行选择。
Science:如何理解大模型的智能本质
文章概要：
1. 文章探讨了大语言模型（LLMs）及基于它们构建的人工智能（AI）系统的智能本质是什么的问题。
2. 不同人LLMs有不同的理解，有人将其类比为人类思维，有人将其视为角色扮演者、图书馆、镜子、JPEG文件、随机鹦鹉等。
3. AI领域一直严重依赖隐喻，系统称为具有“知识”和“目标”的“智能体”。br>4 人类倾向于拟人化人类事物，包括AI系统，会影响用户对模型的期望。
5. 我们对LLMs不仅会影响如何与这些系统交互、信任它们的程度，影响科学地看待它们，以及如何制定法律和政策来规范它们。
. AI研究者仍在寻找正确的隐喻来理解这些神秘的创造物，我们需要高度警惕那些潜移默化塑造我们对其智能本质的隐喻。
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2. 不同人LLMs有不同的理解，有人将其类比为人类思维，有人将其视为角色扮演者、图书馆、镜子、JPEG文件、随机鹦鹉等。
3. AI领域一直严重依赖隐喻，系统称为具有“知识”和“目标”的“智能体”。br>4 人类倾向于拟人化人类事物，包括AI系统，会影响用户对模型的期望。
5. 我们对LLMs不仅会影响如何与这些系统交互、信任它们的程度，影响科学地看待它们，以及如何制定法律和政策来规范它们。
. AI研究者仍在寻找正确的隐喻来理解这些神秘的创造物，我们需要高度警惕那些潜移默化塑造我们对其智能本质的隐喻。
Science:如何理解大模型的智能本质
文章概要：
1. 文章探讨了大模型及基于它们构建的人工智能系统的智能本质，目前对此没有一致的答案。
2. 许多人将LLMs类比于一个单独的人类思维，另一些人则提出了完全不同的方式来理解这些庞大的神经网络。
3. AI领域一直严重依赖隐喻，人类当然倾向于拟人化非人类事物，包括动物、公司，甚至天气。但当面对能用流利语言与我们交流的AI系统时，这种倾向尤其显著。
4. 我们对LLMs的隐喻不仅会影响我们如何与这些系统交互、信任它们的程度，还会影响我们如何科学地看待它们，以及如何制定法律和政策来规范它们。
5. AI研究者仍在寻找正确的隐喻来理解我们这些神秘的创造物。然而，随着我们人类对这些系统的部署、的选择，以及我们研究它们、制定法律法规以确保其安全和伦理的方式，我们需要高度警惕那些潜移默化塑造我们对其智能本质的隐喻。
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2. 许多人将LLMs类比于一个单独的人类思维，另一些人则提出了完全不同的方式来理解这些庞大的神经网络。
3. AI领域一直严重依赖隐喻，人类当然倾向于拟人化非人类事物，包括动物、公司，甚至天气。但当面对能用流利语言与我们交流的AI系统时，这种倾向尤其显著。
4. 我们对LLMs的隐喻不仅会影响我们如何与这些系统交互、信任它们的程度，还会影响我们如何科学地看待它们，以及如何制定法律和政策来规范它们。
5. AI研究者仍在寻找正确的隐喻来理解我们这些神秘的创造物。然而，随着我们人类对这些系统的部署、的选择，以及我们研究它们、制定法律法规以确保其安全和伦理的方式，我们需要高度警惕那些潜移默化塑造我们对其智能本质的隐喻。
[何精华]AI大模型驱动的智慧政府：功能重塑与结构优化
文章概要：
1. AI大模型推动了智慧政府的构建，实现了政府从被动管理到主动服务的转型，优化了政府的组织结构。
2. AI大模型的技术原理包括自注意力机制、预训练—微调范式、多任务学习和大规模并行计算等，其在智慧政府中的应用场景包括智能决策支持、智能公共服务、智能监管、知识管理与共享、智能协同、智能城市管理和应急管理等。
3. AI大模型通过多源异构数据的智能整合、复杂系统建模与情景模拟、智能预警与风险管理、个性化政策设计与精准施策和智能决策支持系统等，实现了数据驱动的政府决策模式从被动响应到主动预判的转变。
4. AI大模型推动了个性化公共服务体系的设计，包括精准画像、服务推荐、智能交互、预测性服务和动态优化等。
5. AI大模型通过数据互联和自动化流程优化了政府的组织结构，包括数据互联与跨部门协作的组织优化、自动化流程的引入与科层结构的扁平化和AI大模型赋能的决策优化与组织重构。
6. AI大模型在政府跨部门协作中的应用已经取得了显著成效，特别是在应急管理和环境保护等需要高度协同的领域，AI大模型通过数据共享、自动化决策和智能调度，有效提升了跨部门协作的效率。
7. AI大模型的应用为政府决策的透明化提供了强大的技术支持，通过透明的算法、数据可视化、自动化决策和增强的问责机制，AI技术不仅提高了决策效率，还为公众监督和参与政府事务创造了新的可能性。
8. AI大模型在智慧政府中的应用虽然展现了极大的潜力，但也面临适应性方面的挑战，包括伦理挑战、数据安全与算法透明度的核心问题和前沿技术的融合对未来智慧政府模式的可能性影响。
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2. AI大模型的技术原理包括自注意力机制、预训练—微调范式、多任务学习和大规模并行计算等，其在智慧政府中的应用场景包括智能决策支持、智能公共服务、智能监管、知识管理与共享、智能协同、智能城市管理和应急管理等。
3. AI大模型通过多源异构数据的智能整合、复杂系统建模与情景模拟、智能预警与风险管理、个性化政策设计与精准施策和智能决策支持系统等，实现了数据驱动的政府决策模式从被动响应到主动预判的转变。
4. AI大模型推动了个性化公共服务体系的设计，包括精准画像、服务推荐、智能交互、预测性服务和动态优化等。
5. AI大模型通过数据互联和自动化流程优化了政府的组织结构，包括数据互联与跨部门协作的组织优化、自动化流程的引入与科层结构的扁平化和AI大模型赋能的决策优化与组织重构。
6. AI大模型在政府跨部门协作中的应用已经取得了显著成效，特别是在应急管理和环境保护等需要高度协同的领域，AI大模型通过数据共享、自动化决策和智能调度，有效提升了跨部门协作的效率。
7. AI大模型的应用为政府决策的透明化提供了强大的技术支持，通过透明的算法、数据可视化、自动化决策和增强的问责机制，AI技术不仅提高了决策效率，还为公众监督和参与政府事务创造了新的可能性。
8. AI大模型在智慧政府中的应用虽然展现了极大的潜力，但也面临适应性方面的挑战，包括伦理挑战、数据安全与算法透明度的核心问题和前沿技术的融合对未来智慧政府模式的可能性影响。
深入了解Fine-Tuning：解锁大语言模型的潜能
文章概要：
1. Fine-Tuning的基本原理包括Transformer架构基础和流程，流程又分为数据收集与选择、预处理、模型训练。
2. Fine-Tuning的应用场景有领域自适应和任务特定优化，任务特定优化包括监督微调、人类偏好对齐技术。
3. Fine-Tuning的实践要点有模型选择、微调路径选择和示例分析。
4. Fine-Tuning与其他方法的比较，Fine-Tuning在长期性能提升方面具有优势，内部不同方法各有优劣。
阅读原文
2. Fine-Tuning的应用场景有领域自适应和任务特定优化，任务特定优化包括监督微调、人类偏好对齐技术。
3. Fine-Tuning的实践要点有模型选择、微调路径选择和示例分析。
4. Fine-Tuning与其他方法的比较，Fine-Tuning在长期性能提升方面具有优势，内部不同方法各有优劣。
大模型公司对标：Meta近半年进展
文章概要：
. Meta超，22Q3环比高6.1%持续加大资本支出以AI业务发展
2. Meta开源Llama 3.1系列模型，性能追平领先闭源模型，系列模型多模态、轻量化>，视频，Chameleon模态无缝处理，引领模态大模型技术新浪
4. Meta 3D Gen模型实现到端文本直出3D内容，Meta Movie Gen文本生成视频音频进入音视频生成赛道
5. Meta推出Meta AI，致力于成为最智能的AI助手，推出AI Studio，支持AI角色，-Ban Meta智能持续扩展多模态功能，发布Orion AR眼镜，或成为全球. Meta模型赋能作用，放大社交平台价值，后向提升广告服务，依靠广告实现商业变现，Meta AI深度赋能智能眼镜，拉动智能硬件出货量
7. Meta坚持开源路线，模型触达全球开发者、多语言扩展产品可用国家
8. Meta重组ality Labs部门，投资布局数据服务
9. 以Llama为核心的开源AI生态愈发繁荣，Meta AI有望成为全球使用率最高的AI助手，坚持产学研全面协同，持续扩展多元合作伙伴
阅读原文
2. Meta开源Llama 3.1系列模型，性能追平领先闭源模型，系列模型多模态、轻量化>，视频，Chameleon模态无缝处理，引领模态大模型技术新浪
4. Meta 3D Gen模型实现到端文本直出3D内容，Meta Movie Gen文本生成视频音频进入音视频生成赛道
5. Meta推出Meta AI，致力于成为最智能的AI助手，推出AI Studio，支持AI角色，-Ban Meta智能持续扩展多模态功能，发布Orion AR眼镜，或成为全球. Meta模型赋能作用，放大社交平台价值，后向提升广告服务，依靠广告实现商业变现，Meta AI深度赋能智能眼镜，拉动智能硬件出货量
7. Meta坚持开源路线，模型触达全球开发者、多语言扩展产品可用国家
8. Meta重组ality Labs部门，投资布局数据服务
9. 以Llama为核心的开源AI生态愈发繁荣，Meta AI有望成为全球使用率最高的AI助手，坚持产学研全面协同，持续扩展多元合作伙伴
为什么现在的 AI 大模型好像只有中美在做，世界上其他国家都好像完全消失了？
文章概要：
1 现在除了中美，剩余其他地区的生成式AI声量很小，大模型层面能做点东西的就是法国的Mistral，剩下的就算做也是以AI应用为主。
2 ShirtAI是一款集成全球大模型全方位AI产品，集成全球模型问答+Midjourney/Stable Diffusion绘画+艺术字/艺术码+视频创作+对话解析+AI TTS语音等功能。
3. 国内的模型产业现状算得上非常活跃，国外甚至有些媒体已经开始鼓吹中国AI。
4. 像阿里云开源的Qwen2在国外社区口碑非常的DeepSeek的开源也引起了很多国外网友讨论
5. Techopedia把英国排第三，法国排第六，主要是把DeepMind算到英国了，DeepMind是的公司。另外AI画图领域的Stability也是英国的企业。
6. 法国在开源方面表现很好，算是Meta之外的另一个源神。这个月连发三款模型，上周发布了MathΣtral和Codestral Mamba，昨天又和NVIDIA一起发布Mo。
阅读原文
2 ShirtAI是一款集成全球大模型全方位AI产品，集成全球模型问答+Midjourney/Stable Diffusion绘画+艺术字/艺术码+视频创作+对话解析+AI TTS语音等功能。
3. 国内的模型产业现状算得上非常活跃，国外甚至有些媒体已经开始鼓吹中国AI。
4. 像阿里云开源的Qwen2在国外社区口碑非常的DeepSeek的开源也引起了很多国外网友讨论
5. Techopedia把英国排第三，法国排第六，主要是把DeepMind算到英国了，DeepMind是的公司。另外AI画图领域的Stability也是英国的企业。
6. 法国在开源方面表现很好，算是Meta之外的另一个源神。这个月连发三款模型，上周发布了MathΣtral和Codestral Mamba，昨天又和NVIDIA一起发布Mo。
如何用好人工智能大模型给你的课堂教学创新加分？这里有干货
文章概要：
1 为提升数智时代教师数字素养，促进数智赋能高等教育高质量发展和数智赋能高校基础课程教学创新，卓越国培特举办“基础课程革新•数智引领未来：数智赋能高校基础课程教学创新与实践应用高级研修班”。研修班主要内容包括：基础课程教学创新理念实践、基础课程智慧教学生态路径、数智赋能基础课程教学创新、数智赋能基础课程建设实践。研修班邀请了多位专家授课，包括田玫、丁广乾、宦双燕、马昱春等。研修班费用为个人报名1080元/人，团体报名19800元/校（50人），24800元/校（51-100人），29800元/校（不限人数）。报名联系人为团报联系周老师13701098（微信），个报联系梅老师1571147498（微信）。
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9省14市27部门政务大模型落地实践考，联通元景大模型运营商系一枝独秀
文章概要：
1. 政务大模型基于大规模数据训练和深度学习算法构建，具有强大的自然语言处理、数据分析和预测能力，能为政府提供智能化的决策支持和服务，通过智能决策支持、资源优化管理、智能公共服务等功能，提升政府工作效率和服务质量，实现“一网通办”、“一网统管”和“一网协同”的目标。
2. 截至目前，全国已有至少14个城市的27个部门开启了政务大模型的落地应用，包括北京、上海、广州、深圳等一线城市，以及无锡、南京、淮安、杭州、天津、成都、西安等地。
3. 政务大模型的应用场景包括政务服务、政务办公、城市治理等，未来将在数字经济与实体经济融合、优化政务服务与社会治理、政策与产业配套完善等方面发挥更大作用。
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2. 截至目前，全国已有至少14个城市的27个部门开启了政务大模型的落地应用，包括北京、上海、广州、深圳等一线城市，以及无锡、南京、淮安、杭州、天津、成都、西安等地。
3. 政务大模型的应用场景包括政务服务、政务办公、城市治理等，未来将在数字经济与实体经济融合、优化政务服务与社会治理、政策与产业配套完善等方面发挥更大作用。
弗吉尼亚理工大学：大模型时代人工智能如何服务科学研究
文章概要：
1. 研究背景：近年来，大语言模型在自然语言处理领域表现出色，其强大性能不仅局限于文本处理，还可以扩展到科学数据分析和复杂推理任务。科学数据与语言的相似性，使得LLMs有潜力成为科学领域的重要工具。
2. 报告核心内容：大语言模型的科学应用广泛，包括科学文本分析、脑信号处理和生物序列研究。科学大语言模型可以按领域和数据模式进行分类，为研究人员提供了一幅全面的现状图景。
3. 人工智能服务科学研究的案例研究：Med-PaLM 2在医疗问答和诊断中的高效表现成为医学AI应用的重要里程碑。在物理化学领域，大语言模型正逐渐改变科学家探索分子和晶体结构的方式。在地质与环境科学中，大语言模型的跨模态学习能力帮助研究人员解决复杂的时间序列预测问题。
4. LLMs的局限性：LLMs在科学研究中展现了巨大的潜力，但其在实际应用中仍面临一系列挑战和局限性，尤其是在科学推理、多模态学习和高风险场景中的可信度与安全性等方面
5. 未来方向：为了充分发挥大语言模型在科学研究中的潜力，同时克服当前的局限性，报告提出了三大未来发展方向：复杂推理与规划、多模态整合学习和信任构建。
6. 贡献与意义：报告通过详细的理论分析和案例研究，展现了LLMs在科学领域的巨大潜力。同时，它强调了在跨学科和跨模态应用中尚未解决的问题，为未来研究提供了方向。
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2. 报告核心内容：大语言模型的科学应用广泛，包括科学文本分析、脑信号处理和生物序列研究。科学大语言模型可以按领域和数据模式进行分类，为研究人员提供了一幅全面的现状图景。
3. 人工智能服务科学研究的案例研究：Med-PaLM 2在医疗问答和诊断中的高效表现成为医学AI应用的重要里程碑。在物理化学领域，大语言模型正逐渐改变科学家探索分子和晶体结构的方式。在地质与环境科学中，大语言模型的跨模态学习能力帮助研究人员解决复杂的时间序列预测问题。
4. LLMs的局限性：LLMs在科学研究中展现了巨大的潜力，但其在实际应用中仍面临一系列挑战和局限性，尤其是在科学推理、多模态学习和高风险场景中的可信度与安全性等方面
5. 未来方向：为了充分发挥大语言模型在科学研究中的潜力，同时克服当前的局限性，报告提出了三大未来发展方向：复杂推理与规划、多模态整合学习和信任构建。
6. 贡献与意义：报告通过详细的理论分析和案例研究，展现了LLMs在科学领域的巨大潜力。同时，它强调了在跨学科和跨模态应用中尚未解决的问题，为未来研究提供了方向。