写给小白的大模型入门科普
文章概要：
1. 介绍大模型的概念分类，包括语言大模型、视觉大模型、多模态大模型等。
2. 解释大模型的训练过程，包括预训练和微调两个环节。
3. 分析大模型的作用和应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、安防监控等。
4. 探讨大模型的发展趋势，包括参数规模、开源闭源、应用落地等方面。
5. 指出带来的挑战，如失业率上升、版权问题、算法偏见等。
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2. 解释大模型的训练过程，包括预训练和微调两个环节。
3. 分析大模型的作用和应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、安防监控等。
4. 探讨大模型的发展趋势，包括参数规模、开源闭源、应用落地等方面。
5. 指出带来的挑战，如失业率上升、版权问题、算法偏见等。
写给小白的大模型入门科普
文章概要：
1. 介绍大模型，包括其定义、分类和特点。
2. 解释大模型的训练过程，包括预训练和微调两个环节。
3. 说明大模型的作用，包括语言大模型、音频大模型、视觉大模型和多模态大模型等。
4. 探讨大模型的发展趋势，包括参数规模、应用场景和轻量化等。
5. 分析大模型带来的挑战，包括失业率、版权问题、算法偏见和不公平、犯罪和能耗问题等。
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2. 解释大模型的训练过程，包括预训练和微调两个环节。
3. 说明大模型的作用，包括语言大模型、音频大模型、视觉大模型和多模态大模型等。
4. 探讨大模型的发展趋势，包括参数规模、应用场景和轻量化等。
5. 分析大模型带来的挑战，包括失业率、版权问题、算法偏见和不公平、犯罪和能耗问题等。
《AI大模型：开启智能新时代的钥匙》
文章概要：
1. AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的 “大参数” 模型，包含 “预训练” 和 “大模型” 两层含义，即模型在大规模数据集上完成预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。
2. AI大模型的历史沿革：1950年05年，以CNN为代表的传统神经网络模型2006年-2019年，以Transformer为代表的全新神经网络模型阶段；2020年-2023年，以GPT为代表预训练大模型阶段。< 3. AI大模型的基本特点：参数规模大、训练数据规模大、算力消耗需求大，但也面临可靠性差、训练数据依赖、因果推理能力弱、搭建成本高、寻找合适落地场景等挑战。
4. AI大模型的应用领域：在医疗、金融、交通等关键领域得以应用，还在智能客服、广告推荐、自然语言生成、自动驾驶、内容生成、编程助手、智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车、金融领域、物流与供应链优化、AI社区和Chatbot、教育和培训、制造业、农业、智能体开发等领域有着广泛的应用。
5. AI大模型的优势：可以处理更加复杂和庞大的数据集，能够自动提取特征，实现端到端的训练和推理。
6. AI大模型的应用：自然语言处理领域，如机器人、智能助手、机器翻译等；计算机视觉领域，用于图像分类、目标检测、人脸识别等；推荐系统和个性化广告领域，根据用户兴趣和行为提供个性化内容和服务；其他领域，包括智能客服、广告推荐、自然语言生成、自动驾驶、内容生成、编程助手、智慧商业等多个领域。
7. AI大模型发展现状：目前大模型已进入转折点，未来18个月将是迈向AGI时代的关键，大模型迈入推理时代，技术仍在大爆炸，从大模型数量和能力角度来看都在加速发展。同时，大模型升级也面临一些挑战，如高质量数据吃紧、数据中心建造成本昂贵等问题，导致升级速度放缓。科技巨头开始 “智能体，AI智能体市场规模五年有望大幅增长。
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2. AI大模型的历史沿革：1950年05年，以CNN为代表的传统神经网络模型2006年-2019年，以Transformer为代表的全新神经网络模型阶段；2020年-2023年，以GPT为代表预训练大模型阶段。< 3. AI大模型的基本特点：参数规模大、训练数据规模大、算力消耗需求大，但也面临可靠性差、训练数据依赖、因果推理能力弱、搭建成本高、寻找合适落地场景等挑战。
4. AI大模型的应用领域：在医疗、金融、交通等关键领域得以应用，还在智能客服、广告推荐、自然语言生成、自动驾驶、内容生成、编程助手、智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车、金融领域、物流与供应链优化、AI社区和Chatbot、教育和培训、制造业、农业、智能体开发等领域有着广泛的应用。
5. AI大模型的优势：可以处理更加复杂和庞大的数据集，能够自动提取特征，实现端到端的训练和推理。
6. AI大模型的应用：自然语言处理领域，如机器人、智能助手、机器翻译等；计算机视觉领域，用于图像分类、目标检测、人脸识别等；推荐系统和个性化广告领域，根据用户兴趣和行为提供个性化内容和服务；其他领域，包括智能客服、广告推荐、自然语言生成、自动驾驶、内容生成、编程助手、智慧商业等多个领域。
7. AI大模型发展现状：目前大模型已进入转折点，未来18个月将是迈向AGI时代的关键，大模型迈入推理时代，技术仍在大爆炸，从大模型数量和能力角度来看都在加速发展。同时，大模型升级也面临一些挑战，如高质量数据吃紧、数据中心建造成本昂贵等问题，导致升级速度放缓。科技巨头开始 “智能体，AI智能体市场规模五年有望大幅增长。
大语言模型技术演进与启示
文章概要：
1. 随着大模型在人工智能领域的广泛应用，其背后的技术体系正变得愈发复杂与精细。从Transformer架构的性能优化，到多模态模型的交互设计，再到软硬件协同的高效实现，大模型系统的构建已不仅是单一技术的堆叠，而是跨越算法、硬件和系统架构的全方位整合。
2. 11月14-15日，由CSDN联合高端IT咨询与教育平台Boolan举办的“2024全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，以这一复杂生态为切入点，深度探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。
3. 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI等机构与企业的多位重量级嘉宾带来了Transformer效率优化、合成指令优化、多模态跨模态对齐等技术的最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践，为行业提供了全新的思路方向。
阅读原文
2. 11月14-15日，由CSDN联合高端IT咨询与教育平台Boolan举办的“2024全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，以这一复杂生态为切入点，深度探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。
3. 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI等机构与企业的多位重量级嘉宾带来了Transformer效率优化、合成指令优化、多模态跨模态对齐等技术的最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践，为行业提供了全新的思路方向。
大语言模型技术演进与启示！
文章概要：
1. 2024年11月14-15日，由CSDN联合Boolan举办的“2024全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，来自多家机构与企业的嘉宾带来了最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践。
2. 百川智能预训练负责人王炳宁在其分享中，《Transformer效率优化》为题，深入剖析了Transformer技术的核心与优化路径。
3. CodePlay副总裁Michael Wong在《释放AI的潜能：应对变幻莫测的AI硬件和软件》演讲中，深入剖析了AI领域的发展现状和未来方向。
4. 智源基础数据研究组负责人刘广发表了《Infinity Instruct:指令技术的探索》的主题演讲。
5. 中国科学院自动化研究所副研究员、武汉人工智能研究院算法总监吴凌翔以“紫东太初多模态大模型”为例进行了深入分享。
6. Lepton AI创始成员鱼哲深入探讨了生成式AI的核心目标和挑战。
7. 得物机器学习高级专家孟令公在《大模型推理性能优化与实践》主题中指出，许多公司在训练并部署大模型后，需要专用的大模型推理引擎来加速推理过程。
8. 腾讯混元多模态模型技术专家彭厚文带来了《腾讯混元多模态大模型技术实践与思考》的主题演讲。
9. 在最后的圆桌对话环节中，智源基础数据研究组负责人刘广、智谱AI CodeGeeX高级算法工程师张少博、快手科技大模型知识增强研发负责人毛航宇、Dify首席架构师姜勇，在Boolan首席咨询师李沫南的主持下，围绕“大模型系统技术实践了深入分享。
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2. 百川智能预训练负责人王炳宁在其分享中，《Transformer效率优化》为题，深入剖析了Transformer技术的核心与优化路径。
3. CodePlay副总裁Michael Wong在《释放AI的潜能：应对变幻莫测的AI硬件和软件》演讲中，深入剖析了AI领域的发展现状和未来方向。
4. 智源基础数据研究组负责人刘广发表了《Infinity Instruct:指令技术的探索》的主题演讲。
5. 中国科学院自动化研究所副研究员、武汉人工智能研究院算法总监吴凌翔以“紫东太初多模态大模型”为例进行了深入分享。
6. Lepton AI创始成员鱼哲深入探讨了生成式AI的核心目标和挑战。
7. 得物机器学习高级专家孟令公在《大模型推理性能优化与实践》主题中指出，许多公司在训练并部署大模型后，需要专用的大模型推理引擎来加速推理过程。
8. 腾讯混元多模态模型技术专家彭厚文带来了《腾讯混元多模态大模型技术实践与思考》的主题演讲。
9. 在最后的圆桌对话环节中，智源基础数据研究组负责人刘广、智谱AI CodeGeeX高级算法工程师张少博、快手科技大模型知识增强研发负责人毛航宇、Dify首席架构师姜勇，在Boolan首席咨询师李沫南的主持下，围绕“大模型系统技术实践了深入分享。
首个大模型平台技术评估报告：第一！
文章概要：
1 IDC发布报告，百度智能云拿下8个维度的7项满分，综合评分位列第一
2. 百度云千帆大模型3.0与百舸AI异构计算.0，为客户提供企业级服务。
3. 百度智能云拥有中国最大的模型产业落地，超过六成的央企和民营企业与之合作。br> 4. 千帆3.0提出业内领先的解决方案，包括模型选择与效果调优、应用开发等。
5. 百舸4.0能够极致满足企业客户全旅程算力需求实现AI应用“快稳省”落地。br 6. 生成式AI应用在B端已率先进入爆发期，智能云千帆大模型平台已帮助客户优化模型、开发应用。
7. 国家电网、百胜中国杭州全诊医学等企业已成功应用生成式AI
8. 生成式AI开发平台或将对企业AI开发需求“一统江山”。
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2. 百度云千帆大模型3.0与百舸AI异构计算.0，为客户提供企业级服务。
3. 百度智能云拥有中国最大的模型产业落地，超过六成的央企和民营企业与之合作。br> 4. 千帆3.0提出业内领先的解决方案，包括模型选择与效果调优、应用开发等。
5. 百舸4.0能够极致满足企业客户全旅程算力需求实现AI应用“快稳省”落地。br 6. 生成式AI应用在B端已率先进入爆发期，智能云千帆大模型平台已帮助客户优化模型、开发应用。
7. 国家电网、百胜中国杭州全诊医学等企业已成功应用生成式AI
8. 生成式AI开发平台或将对企业AI开发需求“一统江山”。
AI大模型赋能多模态生物数据分析：SuperGLUE框架实现可解释性整合与深度挖掘
文章概要：
1. 研究背景：单细胞测序技术的发展带来多模态数据整合挑战
2. 创新架构：GLUE框架包括扩展图连接嵌入、图神经网络增强和的统计检验方法
3. 技术：基于分自编码器构建，函数由重构损失、性训练损失、分类损失和融合损失组成
性能评估：在全局结构保持、多模态整合、大规模数据处理和生物学发现方面表现优异
5. 实际应用价值：通用性强、可解释性好、计算效率高
6. 未来展望：有改进空间，优化计算效率、引入更先进的图神经网络、整合更新更全面的数据库
7.&A环节：解答了SuperGLUE在保持数据全局结构、损失函数、空间转录组数据、图扰动检验方法、处理大规模数据集、实现多模态数据可解释、调控网络推断、不同类型多模态数据整合、分析扰动实验数据和未来改进方向等方面的问题
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2. 创新架构：GLUE框架包括扩展图连接嵌入、图神经网络增强和的统计检验方法
3. 技术：基于分自编码器构建，函数由重构损失、性训练损失、分类损失和融合损失组成
性能评估：在全局结构保持、多模态整合、大规模数据处理和生物学发现方面表现优异
5. 实际应用价值：通用性强、可解释性好、计算效率高
6. 未来展望：有改进空间，优化计算效率、引入更先进的图神经网络、整合更新更全面的数据库
7.&A环节：解答了SuperGLUE在保持数据全局结构、损失函数、空间转录组数据、图扰动检验方法、处理大规模数据集、实现多模态数据可解释、调控网络推断、不同类型多模态数据整合、分析扰动实验数据和未来改进方向等方面的问题
BioLLM：突破性单细胞大模型标准化框架，引领生物智能分析新纪元
文章概要：
1. 研究背景：随着单细胞测序技术的发展，处理和分析海量数据成为关键问题，研究人员开发了BioLLM框架，旨在提供标准化解决方案> 2. 创新框架设计：BioLLM框架包含输入接口、BioTask执行器和模块，具有统一接口设计、灵活任务执行和全面评估体系等核心优势。
3. 性能与比较：scGPT在细胞表征、基因调控网络分析、细胞类型注释评估和药物响应预测等表现最佳。
4. 数学模型与评估指标：BioLLM采用了多个关键的评估指标，包括细胞嵌入平均轮廓宽度(ASW)、基因调控网络中的F1分数和药物响应预测的Pearson相关系数等。
5. 研究意义与展望：BioLLM框架标准化了，提供了统一的模型接口，简化了数据预处理，确保了结果可重复性，促进了模型比较，推动了领域发展。
6. 实践应用价值：BioLLM框架支持多种下游分析任务，提供了灵活的扩展机制，促进了生物学研究。
7. 代码与数据可用性：BioLLM框架已开源，代码库地址为https://github.com/BGIResearch/BioLLM，模型文件可在Zenodo平台获取。
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3. 性能与比较：scGPT在细胞表征、基因调控网络分析、细胞类型注释评估和药物响应预测等表现最佳。
4. 数学模型与评估指标：BioLLM采用了多个关键的评估指标，包括细胞嵌入平均轮廓宽度(ASW)、基因调控网络中的F1分数和药物响应预测的Pearson相关系数等。
5. 研究意义与展望：BioLLM框架标准化了，提供了统一的模型接口，简化了数据预处理，确保了结果可重复性，促进了模型比较，推动了领域发展。
6. 实践应用价值：BioLLM框架支持多种下游分析任务，提供了灵活的扩展机制，促进了生物学研究。
7. 代码与数据可用性：BioLLM框架已开源，代码库地址为https://github.com/BGIResearch/BioLLM，模型文件可在Zenodo平台获取。
站在巨人的肩膀上——自建AI大模型其实挺简单（一）
文章概要：
1. 自ChatGPT问世以来，AI大模型迅速发展并融入生活。目前有多种成熟产品可供选择，如ChatGPT、Gemini、Copilot、文心一言等。这些产品功能强大且部分免费，但使用过程中可能存在隐私。
2. 对于有追求的，可利用开源知识搭建私有化AI大模型，以全面了解其运行，搭建有趣应用并保障隐私安全。然而手搓AI模型众多方面，包括硬件环境、操作系统、运行环境、开发语言。
3. 开源通用大模型众多，如Llama3、3、emma、Qwen2.5、GLM4等。选择合适的大模型和推理服务框架是。
4. 作者将结合实践经验，分享如何以低门槛方式搭建AI大模型。首先，了解AI大应用的整体貌，包括通用大模型、推理服务应用开发平台br> 5. 对于中文为主的用户，选择阿里的Qwen2.或M4对于国外大模型，可以去“抱脸网”或ModelScope和Ollama下载中文版。模型参数大小根据情况选择。
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2. 对于有追求的，可利用开源知识搭建私有化AI大模型，以全面了解其运行，搭建有趣应用并保障隐私安全。然而手搓AI模型众多方面，包括硬件环境、操作系统、运行环境、开发语言。
3. 开源通用大模型众多，如Llama3、3、emma、Qwen2.5、GLM4等。选择合适的大模型和推理服务框架是。
4. 作者将结合实践经验，分享如何以低门槛方式搭建AI大模型。首先，了解AI大应用的整体貌，包括通用大模型、推理服务应用开发平台br> 5. 对于中文为主的用户，选择阿里的Qwen2.或M4对于国外大模型，可以去“抱脸网”或ModelScope和Ollama下载中文版。模型参数大小根据情况选择。
4.19. 国产o1大模型的崛起之Macro-o1技术梳理【干货】
文章概要：
1. Macro-o1是阿里巴巴国际数字商业集团MarcoPolo团队开发的一种大型推理模型，旨在解决现实世界中的复杂问题。
2 Macro-o1利用多种先进技术来增强其推理能力，包括思维链（Co）微调、蒙特卡洛树搜索（MCTS）和推理行动策略。
3. 通过在过滤后的Open-O1 CoT数据集、Marco-o1 CoT数据集和Marco-o1指令数据集的组合上进行微调，Macro-o1在处理复杂任务方面取得了进步。
4. Macro-o1在MGSM（英语）数据集上的准确率提高了6.17%，在MGSM（中文）数据集上的准确率提高了+5.60%。
. Macro-o1在翻译口语表达方面表现出色，例如将“这个鞋拥有踩屎感”翻译成“This shoe has a comfortable sole”，展示了其对口语差别的出色掌握。
6. Macro-o1模型结合了大型语言模型（LLM）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）来扩展解空间，以增强其推理能力。
7. Macro-o1模型采用了一种新颖的推理行动策略来增强其解决问题的能力。
8. Marco-o1的实验过程主要包括数据准备、模型训练、模型评估和案例研究。
9. 研究人员使用MGSM数据集的英文（En）和中文（Zh）子集对上述模型进行了测试，评估其推理能力。
10. 除了在MGSM数据集上进行评估之外，研究人员还对Marco-o1模型在翻译任务上的表现进行了案例研究，特别是针对口语化表达的翻译。
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2 Macro-o1利用多种先进技术来增强其推理能力，包括思维链（Co）微调、蒙特卡洛树搜索（MCTS）和推理行动策略。
3. 通过在过滤后的Open-O1 CoT数据集、Marco-o1 CoT数据集和Marco-o1指令数据集的组合上进行微调，Macro-o1在处理复杂任务方面取得了进步。
4. Macro-o1在MGSM（英语）数据集上的准确率提高了6.17%，在MGSM（中文）数据集上的准确率提高了+5.60%。
. Macro-o1在翻译口语表达方面表现出色，例如将“这个鞋拥有踩屎感”翻译成“This shoe has a comfortable sole”，展示了其对口语差别的出色掌握。
6. Macro-o1模型结合了大型语言模型（LLM）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）来扩展解空间，以增强其推理能力。
7. Macro-o1模型采用了一种新颖的推理行动策略来增强其解决问题的能力。
8. Marco-o1的实验过程主要包括数据准备、模型训练、模型评估和案例研究。
9. 研究人员使用MGSM数据集的英文（En）和中文（Zh）子集对上述模型进行了测试，评估其推理能力。
10. 除了在MGSM数据集上进行评估之外，研究人员还对Marco-o1模型在翻译任务上的表现进行了案例研究，特别是针对口语化表达的翻译。
【大会前瞻】不可错过的高热话题→专家现场专题分享大模型技术应用
文章概要：
1. 北安协会员代表大会将于11月9日下午在经开区荣华天地酒店召开，安防行业年度盛会，大会广邀行业同仁行业高热话题展开精彩对话与交流。
2. 大模型作为近年来最具热度的之一引领行业科技创新与产业变革。本次上，特邀北安专职全面深度模型的技术与应用<>. 本次大会还有更多的技术，为与会者一场行业年度盛会
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2. 大模型作为近年来最具热度的之一引领行业科技创新与产业变革。本次上，特邀北安专职全面深度模型的技术与应用<>. 本次大会还有更多的技术，为与会者一场行业年度盛会
【大会前瞻】不可错过的高热话题→专家现场专题分享大模型技术应用
文章概要：
1. 北安协会员代表大会将于11月29日在经开区荣华天地酒店召开
2 大会围绕行业高热话题展开精彩对话. 本次会员代表大会上，特邀北安协专职专家全面深度剖析大模型的技术发展与应用
4. 本次大会还有更多的前沿技术分享，将为与会者呈现一场行业年度盛会
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2 大会围绕行业高热话题展开精彩对话. 本次会员代表大会上，特邀北安协专职专家全面深度剖析大模型的技术发展与应用
4. 本次大会还有更多的前沿技术分享，将为与会者呈现一场行业年度盛会
大模型热后的冷思考：如何用AI加速知识学习
文章概要：
1. 生成式AI带来了知识的变革，它能够理解语言、生成语言，并精确地遵循指令。
2. AI时代我们可以借助AI辅助学习，例如用AI做摘要提取大纲、概念、逐步思考、判断理解的正确性、出测试题，以及扮演的角色。
3. 我们使用AI不会局限在学习，应该会运用到很多领域，但方法和思路是相似的。
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2. AI时代我们可以借助AI辅助学习，例如用AI做摘要提取大纲、概念、逐步思考、判断理解的正确性、出测试题，以及扮演的角色。
3. 我们使用AI不会局限在学习，应该会运用到很多领域，但方法和思路是相似的。
大语言模型技术演进与启示！
文章概要：
1. 随着大模型在人工智能领域的广泛应用，其背后的技术体系正变得愈发复杂与精细，从 Transformer 架构的性能优化，到多模态模型的交互设计，再到软硬件协同的高效实现，大模型系统的构建已不仅是单一技术的堆叠，而是跨越算法、硬件和系统架构的全方位整合。
2. 11 月14-15 日，由 CSDN 联合高端 IT 咨询与教育平台 Boolan 举办的“2024 全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，以这一复杂生态为切入点，深度探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。
3. 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI 等机构与企业的多位重量级嘉宾带来了 Transformer 效率优化、合成指令优化、多模态跨模态对齐等技术的最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践，为行业提供了全新的思路与方向。
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2. 11 月14-15 日，由 CSDN 联合高端 IT 咨询与教育平台 Boolan 举办的“2024 全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，以这一复杂生态为切入点，深度探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。
3. 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI 等机构与企业的多位重量级嘉宾带来了 Transformer 效率优化、合成指令优化、多模态跨模态对齐等技术的最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践，为行业提供了全新的思路与方向。
35 家央国企已落地 66 个大模型，国家队引领AI 变革
文章概要：
1. 国资委多次对中央企业发展人工智能提出要求，推动国内大部分的AI大模型落地项目
2. 国资央企在大模型的相关投入上基于其自身能力承担不同的研发任务，在通用大模型研发方面，三大通信运营商承担主力军，在模型和细分领域专用大模型上，大部分央企投入重点
3. 本文整理了央国企已落地的66个AI大模型布局，包括中核集团、中国核电、中国航天科工、中国船舶、中国电科、中国石油等企业的大模型及其应用场景
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2. 国资央企在大模型的相关投入上基于其自身能力承担不同的研发任务，在通用大模型研发方面，三大通信运营商承担主力军，在模型和细分领域专用大模型上，大部分央企投入重点
3. 本文整理了央国企已落地的66个AI大模型布局，包括中核集团、中国核电、中国航天科工、中国船舶、中国电科、中国石油等企业的大模型及其应用场景
安徽启迪CEO北京AI大模型创业行 | 走进头部企业 探讨AI行业垂直大模型
文章概要：
1. 11月21日至22日，启迪科技城CEO俱乐部携手中信银行合肥分行，带领十余家企业CEO前往北京，参与了一场以“模型赋能企业，共创AI未来”创业行活动。
2. 活动首日，访问了中信银行总部，重点参观了实业板块和行史馆。中信证券保荐代表人、装备制造行业组高级黄凯就科技企业如何进行IPO上市和资本运作提供的指导和策略分享。
3.，代表团首先前往清华科技园，参观了启迪控股数字展厅，随后拜访了人工智能大模型领域处于领先地位的北京智谱华章科技有限公司北京百川智能技术有限公司。
4. 据悉，参加北京AI大模型创业行的主要是省级及以上的“专精特新”企业合肥启迪科技城在启迪控股“千专计划”的指导下，推动企业专业化和创新发展。
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2. 活动首日，访问了中信银行总部，重点参观了实业板块和行史馆。中信证券保荐代表人、装备制造行业组高级黄凯就科技企业如何进行IPO上市和资本运作提供的指导和策略分享。
3.，代表团首先前往清华科技园，参观了启迪控股数字展厅，随后拜访了人工智能大模型领域处于领先地位的北京智谱华章科技有限公司北京百川智能技术有限公司。
4. 据悉，参加北京AI大模型创业行的主要是省级及以上的“专精特新”企业合肥启迪科技城在启迪控股“千专计划”的指导下，推动企业专业化和创新发展。
2024大模型发展报告：从GPT-4到绿色算力！（免费下载）
文章概要：
1. 近年来，人工智能领域的快速发展让我们见证了大巨大潜力和影响力，从基础架构到实际应用，这些模型逐步渗透到社会的
2. 大模型的崛起离不开算力的快速提升，从AlexNet的问世到-的横空出世，算力需求呈现指数级增长
3. 硬件创新是算力提升的核心动力，NVIDIA的A10 GPU以及H100 GPU等芯片，大规模并行计算和带宽存储的，提升了模型的训练效率
4. 数据是大模型的“粮食”，然而，报告全球互联网中可用的高质量料已经接近饱和，随着数据增长速度放缓，传统依赖大规模语料模型能力的方式正逐渐瓶颈
5.应对数据稀缺问题，行业开始探索式数据作为替代，生成式人工智能（AIGC）不仅虚拟语料，还能模拟复杂场景
6. 算力的提升与语料的扩展均离不开能源的支持，报告数据显示，024年全球AI相关年增长率为4.2%，且一数字还在逐年攀升
7. 为降低能耗，AI领域正在探索绿色技术例如，通过液冷技术提升数据中心的散热效率，或光伏、风能等可再生能源为中心供能
8.技术的应用为降低能耗提供了思路例如，通过超导材料更高效的电力传输和计算设备，可以显著减少AI计算能源消耗
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2. 大模型的崛起离不开算力的快速提升，从AlexNet的问世到-的横空出世，算力需求呈现指数级增长
3. 硬件创新是算力提升的核心动力，NVIDIA的A10 GPU以及H100 GPU等芯片，大规模并行计算和带宽存储的，提升了模型的训练效率
4. 数据是大模型的“粮食”，然而，报告全球互联网中可用的高质量料已经接近饱和，随着数据增长速度放缓，传统依赖大规模语料模型能力的方式正逐渐瓶颈
5.应对数据稀缺问题，行业开始探索式数据作为替代，生成式人工智能（AIGC）不仅虚拟语料，还能模拟复杂场景
6. 算力的提升与语料的扩展均离不开能源的支持，报告数据显示，024年全球AI相关年增长率为4.2%，且一数字还在逐年攀升
7. 为降低能耗，AI领域正在探索绿色技术例如，通过液冷技术提升数据中心的散热效率，或光伏、风能等可再生能源为中心供能
8.技术的应用为降低能耗提供了思路例如，通过超导材料更高效的电力传输和计算设备，可以显著减少AI计算能源消耗
封面故事 | 孟伟：落地AI大模型需进行商业价值验证与可行性评估
文章概要：
2022年11月30日，ChatGPT正式面向全球发布，以ChatGPT为的生成式人工智能加速应用，AIGC浪潮席卷而来，AI大模型的横空出世，为各行业都带来了不可忽视的影响，多个厂商纷纷推出自己的大模型。工业和信息化部的最新数据显示，截至目前，我国完成备案并上线为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型近200个，注册用户超过6亿。
2. 与此前基于深度学习的AI不同，如今大火的AIGC，背后的底层技术是Transformer架构，可同时吸收更长的字符串（token）做相关任务处理。
3. 与以ChatGPT为代表式人工智能相比，基于深度学习技术的传统人工智能面临怎样的问题？生成式人工智能为人工智能带来了怎样的提升？
4. Transformer架构与以前的AI模型相比，它的核心优势是什么？当前市面上的生成式人工智能产品是否都采用了Transformer算法架构？
5. 据了解，我国大模型与美国大模型相比，有何优势及劣势？br>6. 中国大模型在某些特定行业会发展得更快，为什么？
7. 在通信领域，多家通信运营商、厂商都发表了各自基于开源大模型或自研大模型的研究和应用进展。与领域相比大模型在通信领域的应用有哪些特征？
8 通信行业对大模型研究和应用的热情很高，运营商、网络设备厂商、OSS厂商、BSS厂商可能都有自己的通信大模型，应用会出现接 口不统一、标准不统一的问题？对此，您有怎样的建议？
9. 业内专家认为，现阶段大模型解决问题带来的效益远比它的成本投入要低。那么，对于通信行业中大模型的商业化，您有什么意见和建议？
10. 最后，请您谈谈垂类大模型如何在行业中更好地落地？
阅读原文
2. 与此前基于深度学习的AI不同，如今大火的AIGC，背后的底层技术是Transformer架构，可同时吸收更长的字符串（token）做相关任务处理。
3. 与以ChatGPT为代表式人工智能相比，基于深度学习技术的传统人工智能面临怎样的问题？生成式人工智能为人工智能带来了怎样的提升？
4. Transformer架构与以前的AI模型相比，它的核心优势是什么？当前市面上的生成式人工智能产品是否都采用了Transformer算法架构？
5. 据了解，我国大模型与美国大模型相比，有何优势及劣势？br>6. 中国大模型在某些特定行业会发展得更快，为什么？
7. 在通信领域，多家通信运营商、厂商都发表了各自基于开源大模型或自研大模型的研究和应用进展。与领域相比大模型在通信领域的应用有哪些特征？
8 通信行业对大模型研究和应用的热情很高，运营商、网络设备厂商、OSS厂商、BSS厂商可能都有自己的通信大模型，应用会出现接 口不统一、标准不统一的问题？对此，您有怎样的建议？
9. 业内专家认为，现阶段大模型解决问题带来的效益远比它的成本投入要低。那么，对于通信行业中大模型的商业化，您有什么意见和建议？
10. 最后，请您谈谈垂类大模型如何在行业中更好地落地？
浪潮海岳大模型入选2024年（第六届）智慧企业建设创新案例名单
文章概要：
1. 浪潮海岳大模型入选02年第六届）智慧企业建设创新案例名单。
. 该案例由中国企业联合会征集，发现和推广企业在数字化创新实践方面的。<>3. 浪潮海岳大模型定位于企业服务垂域大模型与企业智能应用深度结合，提供大模型解决方案和应用实践。
4. 浪潮海岳大模型针对十大重点行业在生产制造、经营管理、产品服务等工业应用，提供大模型和应用。
5. 浪潮海岳大模型打造了六大开箱即用的模型原子能力，融合企业财务管理、人力资源、供应链管理等，在“大模型+财务”大模型+人力”“大模型+制造”等领域沉淀200智能应用服务。br>6. 某大型依托海模型打造了建筑施工方案智能平台提高了建筑施工方案的编制效率文档的完整性、合规性和精准性。
7. 此次获奖，是对浪潮海岳大模型技术实力创新应用的权威认可。
8. 未来，通软将紧抓大模型发展趋势，持续创新，优势，加快推进大模型在行业领域的落地应用。
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. 该案例由中国企业联合会征集，发现和推广企业在数字化创新实践方面的。<>3. 浪潮海岳大模型定位于企业服务垂域大模型与企业智能应用深度结合，提供大模型解决方案和应用实践。
4. 浪潮海岳大模型针对十大重点行业在生产制造、经营管理、产品服务等工业应用，提供大模型和应用。
5. 浪潮海岳大模型打造了六大开箱即用的模型原子能力，融合企业财务管理、人力资源、供应链管理等，在“大模型+财务”大模型+人力”“大模型+制造”等领域沉淀200智能应用服务。br>6. 某大型依托海模型打造了建筑施工方案智能平台提高了建筑施工方案的编制效率文档的完整性、合规性和精准性。
7. 此次获奖，是对浪潮海岳大模型技术实力创新应用的权威认可。
8. 未来，通软将紧抓大模型发展趋势，持续创新，优势，加快推进大模型在行业领域的落地应用。
具身智能手术AI大模型CARES Copilot 2.0发布，可用于手术指导
文章概要：
1. 11月2日，科学院创新研究院人工智能与机器人创新中心发布CARES Copilot具身手术AI大模型2.0版本，临床诊断和决策提供支持
2. 2.0经过深度研发、广泛结合临床需求和前沿技术，实现了四大核心升级
3. 中科院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心主任刘宏斌介绍，从整体架构，为了保证回答的安全性、可解释性和可追溯2.0版本在整体技术设计上做了全面升级> 4.RES Copilot 1.推出后医生多用来进行手术规划2.聚焦术中的人机交互基于科室的数据训练，进一步完善手术指导功能在中医生进行互动，进行手术导航，实时给医生和指导，进行任务的和执行> 5. 中科院香港创新正在打造人工智能体（odied），微创手术机器人、、监控摄像头、超声等影像设备，机器臂目前可以帮助医生拿工具，现已完成了四次的尸体实验
阅读原文
2. 2.0经过深度研发、广泛结合临床需求和前沿技术，实现了四大核心升级
3. 中科院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心主任刘宏斌介绍，从整体架构，为了保证回答的安全性、可解释性和可追溯2.0版本在整体技术设计上做了全面升级> 4.RES Copilot 1.推出后医生多用来进行手术规划2.聚焦术中的人机交互基于科室的数据训练，进一步完善手术指导功能在中医生进行互动，进行手术导航，实时给医生和指导，进行任务的和执行> 5. 中科院香港创新正在打造人工智能体（odied），微创手术机器人、、监控摄像头、超声等影像设备，机器臂目前可以帮助医生拿工具，现已完成了四次的尸体实验
360发布《大模型安全漏洞报告》，曝光近40个大模型相关安全漏洞
文章概要：
1. 360发布《大安全漏洞报告》曝光近4个大安全
2. 大模型生成及应用过程通常包含了数据准备、清洗、模型训练、模型部署等关键，可对该流程中相关环节施加影响，使模型完成推理预测；或者安全或过滤器，操控模型执行未经授权的行为或生成不当内容，并最终导致不可用，对开发者或其他正常用户产生直接安全损害。
3. 大模型开放性和可扩展性使其在训练和推理过程中着数据投毒、植入、对抗攻击、数据泄露等安全威胁。<> 4. 随着大项目需求的不断增长各类开源框架。这些框架极大提升了效率，降低了AI应用的门槛，也了的攻击面。br> 5. AI应用是人工智能技术通过自动化决策和智能分析解决实际的落地，集成了采集用户输入，调用模型分析处理，最终执行用户请求并返回业务流程。
6. 报告认为，大模型面对的安全威胁应层、层、应用层三个层面深入探索。<> 7 作为唯一兼具数字安全和人工智能能力的公司，36数字安全基于“以模制模”、用AI对抗AI的，“安全向善、可信、可控”原则，打造安全大模型大模型服务的运行，防止不法分子利用相关漏洞对系统进行攻击，从而保护用户隐私和稳定性，持续助力政府、企业以及科研机构高效应对在大模型和过程中的多重挑战，推动国内大模型生态持续发展
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2. 大模型生成及应用过程通常包含了数据准备、清洗、模型训练、模型部署等关键，可对该流程中相关环节施加影响，使模型完成推理预测；或者安全或过滤器，操控模型执行未经授权的行为或生成不当内容，并最终导致不可用，对开发者或其他正常用户产生直接安全损害。
3. 大模型开放性和可扩展性使其在训练和推理过程中着数据投毒、植入、对抗攻击、数据泄露等安全威胁。<> 4. 随着大项目需求的不断增长各类开源框架。这些框架极大提升了效率，降低了AI应用的门槛，也了的攻击面。br> 5. AI应用是人工智能技术通过自动化决策和智能分析解决实际的落地，集成了采集用户输入，调用模型分析处理，最终执行用户请求并返回业务流程。
6. 报告认为，大模型面对的安全威胁应层、层、应用层三个层面深入探索。<> 7 作为唯一兼具数字安全和人工智能能力的公司，36数字安全基于“以模制模”、用AI对抗AI的，“安全向善、可信、可控”原则，打造安全大模型大模型服务的运行，防止不法分子利用相关漏洞对系统进行攻击，从而保护用户隐私和稳定性，持续助力政府、企业以及科研机构高效应对在大模型和过程中的多重挑战，推动国内大模型生态持续发展
制造企业甲方视角中，如何实现AI大模型在内部场景的落地
文章概要：
1. 数字化挑战与新机遇：业务人员对数字化理解浅显，希望IT工具简单有效，而IT希望稳定长效。AI在落地过程中，需要寻找新的场景，包括智能化、效率化的提升，以及从挖掘价值，帮助管理层做分析、洞察、决策。
2. AI重塑业务的关键要素：场景收益是核心，要符合公司愿景和战略，叠加具体业务痛点，考虑数据、业务理解、实施方法、模型和算法等要素。
3. AI场景思考和落地：采用“EASY模式”，包括部门协作挖掘场景、数据分析、真实模拟复现场景与价值阐述。分享了在SAP做的发动机大模型研究案例和内部尝试做Pocket APP的案例。
4. 未来展望和AI战略规划：企业需要有基本的ERP系统，将数据利用起来，做好AI人才培养，选取场景，构建开放平台，探索新场景。
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2. AI重塑业务的关键要素：场景收益是核心，要符合公司愿景和战略，叠加具体业务痛点，考虑数据、业务理解、实施方法、模型和算法等要素。
3. AI场景思考和落地：采用“EASY模式”，包括部门协作挖掘场景、数据分析、真实模拟复现场景与价值阐述。分享了在SAP做的发动机大模型研究案例和内部尝试做Pocket APP的案例。
4. 未来展望和AI战略规划：企业需要有基本的ERP系统，将数据利用起来，做好AI人才培养，选取场景，构建开放平台，探索新场景。
【源头活水】从啥也不会到DeepSpeed--大模型分布式训练的学习过程总结
文章概要：
1. 本文总结了作者学习大模型分布式训练的过程，探讨了分布式训练的必要性、加速原理和大模型内存开销问题。
2. 介绍了分布式训练的演进路线，包括数据并行、管线并行、张量并行和DeepSpeed。
3. 详细介绍了分布式训练的必要前置知识，如MapReduce、通信原语、训练流程和Re-materialization。
4. 探讨了数据并行的两种方法，即Ring AllReduce和Parameter Server。
5. 介绍了管线并行方法，即PipeDream和GPipe。
6. 详细介绍了张量并行的两种方法，即Megatron和DeepSpeed。
7. 介绍了DeepSpeed的ZeRO方法，包括ZeRO-DP、ZeRO-R、ZeRO-OffloadZeRO-Infinity。
8. 介绍了3D Parallelism，它结合了模型并行、管线并行和数据并行。
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2. 介绍了分布式训练的演进路线，包括数据并行、管线并行、张量并行和DeepSpeed。
3. 详细介绍了分布式训练的必要前置知识，如MapReduce、通信原语、训练流程和Re-materialization。
4. 探讨了数据并行的两种方法，即Ring AllReduce和Parameter Server。
5. 介绍了管线并行方法，即PipeDream和GPipe。
6. 详细介绍了张量并行的两种方法，即Megatron和DeepSpeed。
7. 介绍了DeepSpeed的ZeRO方法，包括ZeRO-DP、ZeRO-R、ZeRO-OffloadZeRO-Infinity。
8. 介绍了3D Parallelism，它结合了模型并行、管线并行和数据并行。
NeurIPS 2024震撼发布：上交大&清华领衔创新，Diff-eRank大模型评估新指标，精准衡量LLM去噪实力！
文章概要：
1. 大语言模型发展迅速，如何全面、科学评估其性能成为重要挑战。
2. 传统评估方法存在局限性，需要更加多元化、精细化的评价方法。
3. 来自上海交通大学和清华大学等科研团队的研究者提出了一种全新的大模型评估指标Diff-eRank。
4. Diff-eRank通过分析大语言模型的表征的有效秩在训练前后的变化幅度，来评估大模型的「去噪能力」。
5. 研究团队使用OPT模型家族在多个数据集上计算Diff-eRank，并与其他指标进行对比，验证了Diff-eRank的有效性。
6. Diff-eRank可以扩展到多模态大模型的评估，通过分析视觉和语言匹配程度来衡量模型的模态对齐性能。
7. Diff-eRank为我们提供了一个独特的理论视角去理解和分析大模型的一种工作原理。
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2. 传统评估方法存在局限性，需要更加多元化、精细化的评价方法。
3. 来自上海交通大学和清华大学等科研团队的研究者提出了一种全新的大模型评估指标Diff-eRank。
4. Diff-eRank通过分析大语言模型的表征的有效秩在训练前后的变化幅度，来评估大模型的「去噪能力」。
5. 研究团队使用OPT模型家族在多个数据集上计算Diff-eRank，并与其他指标进行对比，验证了Diff-eRank的有效性。
6. Diff-eRank可以扩展到多模态大模型的评估，通过分析视觉和语言匹配程度来衡量模型的模态对齐性能。
7. Diff-eRank为我们提供了一个独特的理论视角去理解和分析大模型的一种工作原理。
钱教授课堂第2056课——AI大模型
文章概要：
1. 科技发展速度呈现指数级增长，人们的认知是级增长，认知滞后于科技发展。的发展也是如此，是经济带动科技的发展，现在是科技引领经济发展。社会的发展更是发展的，未来发展的大势是科技经济与社会发展。br> 2. 运用人工智能AI大模型需要三种“融合”：智能咨询技能、判断整合能力互惠学习能力。
3. 优理奇机器人强化模型的赋能，提升人形机器人通用性与泛化性，在预训练大模型的基础上加强两大学习学习和多模态学习。通过深度学习，加速了机器人进化：智能决策从行为自主学习决策；运动控制站走到跳跑从简单抓取到完成复杂精细操作交互能力从单纯接受指令到自然语言的理解，情感，进化速度日益提高。
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3. 优理奇机器人强化模型的赋能，提升人形机器人通用性与泛化性，在预训练大模型的基础上加强两大学习学习和多模态学习。通过深度学习，加速了机器人进化：智能决策从行为自主学习决策；运动控制站走到跳跑从简单抓取到完成复杂精细操作交互能力从单纯接受指令到自然语言的理解，情感，进化速度日益提高。
浪潮海岳大模型入选2024年（第六届）智慧企业建设创新案例名单
文章概要：
1. 浪潮海岳大模型入选2024年（第六届）智慧企业建设创新案例名单>2. 该案例由中国企业联合会组织征集，旨在发现和推广企业数字化创新实践经验>3. 浪潮海模型位于服务垂域大模型，提供大模型解决方案和应用实践
4. 浪潮海岳模型在多个行业领域沉淀了200+智能应用服务，深度赋能企业场景落地
. 某大型建筑央企依托海岳大模型，了建筑施工方案智能编制平台，提高了编制效率和文档质量
6. 此次获奖是浪潮海岳模型技术实力和创新应用的认可，也是通软在人工智能领域创新的证明
7. 浪潮海岳软件是的企业软件与服务提供商，已助力超12企业实现全业务数字化转型
阅读原文
4. 浪潮海岳模型在多个行业领域沉淀了200+智能应用服务，深度赋能企业场景落地
. 某大型建筑央企依托海岳大模型，了建筑施工方案智能编制平台，提高了编制效率和文档质量
6. 此次获奖是浪潮海岳模型技术实力和创新应用的认可，也是通软在人工智能领域创新的证明
7. 浪潮海岳软件是的企业软件与服务提供商，已助力超12企业实现全业务数字化转型
新闻 | 类脑智能医疗大模型“脑启-素问”发布，MIND LAB助力突破技术新高地
文章概要：
1. 香港理工大学MIND LAB联合中国电子科技南湖研究院、浙江中医药、清华大学等多方技术团队，在24年互联网大会乌镇峰发布首个脑大模型“脑启-素问”。
2. MIND LAB在脑大模型架构研发进程中发挥关键作用，实现了具有低功耗、长文本处理能力的类脑模型架构。
. “脑启-”具备强大的常识及推理能力，在中文医疗模型评估（CMB - Exam）中榜首。
4. MIND LAB在类架构设计上进行深入打造出具备神经动力学特性的类脑大模型为“脑启-素问”提供了核心技术支撑。br>5.脑启-素问”在医学知识学习与能力方面表现极为突出，被誉为“全能医生”。
6. 香港理工MIND LAB会和南湖研究院深度合作深挖类脑大模型潜力，探索未知科学领域，创新应用模式。
阅读原文
2. MIND LAB在脑大模型架构研发进程中发挥关键作用，实现了具有低功耗、长文本处理能力的类脑模型架构。
. “脑启-”具备强大的常识及推理能力，在中文医疗模型评估（CMB - Exam）中榜首。
4. MIND LAB在类架构设计上进行深入打造出具备神经动力学特性的类脑大模型为“脑启-素问”提供了核心技术支撑。br>5.脑启-素问”在医学知识学习与能力方面表现极为突出，被誉为“全能医生”。
6. 香港理工MIND LAB会和南湖研究院深度合作深挖类脑大模型潜力，探索未知科学领域，创新应用模式。
新闻 | 类脑智能医疗大模型“脑启-素问”发布，MIND LAB助力突破技术新高地
文章概要：
1 2024年世界互联网大会乌镇峰会上，理工大学MIND LAB联合中国电子科技南湖研究院、浙江中医药大学、清华大学等多方技术团队，重磅发布国内首个类脑大模型“脑-素问”
2. MIND在类脑大模型架构研发进程中发挥了关键，通过深入探索与创新，成功实现了具有低、长文本处理能力的脑基础模型架构
3. “脑启-素问”具备强大的医学常识及推理在中文医疗模型评估(CAB - Exam)中位居榜首
4. MIND LAB深入开展神经动力学研究，设计出一套可以将Transformer架构模型高效转换至类脑架构的
5. “脑启-素问”在医学知识学习与推理能力方面表现极为突出，被誉为“全能医生”
阅读原文
2. MIND在类脑大模型架构研发进程中发挥了关键，通过深入探索与创新，成功实现了具有低、长文本处理能力的脑基础模型架构
3. “脑启-素问”具备强大的医学常识及推理在中文医疗模型评估(CAB - Exam)中位居榜首
4. MIND LAB深入开展神经动力学研究，设计出一套可以将Transformer架构模型高效转换至类脑架构的
5. “脑启-素问”在医学知识学习与推理能力方面表现极为突出，被誉为“全能医生”
【理事动态】传神 | 任度“双脑”大模型一体机：企业AI的“快车道”，一小时成为您的业务专家
文章概要：
1. 大模型在企业数字化转型中面临诸多挑战，包括数据泄露风险、预训练与微调模式成本高昂、性参比低、技术路径依赖
2语联网网络科技股份有限公司副总裁蔺伟认为当前已经由Scaling Law时代进入时代。
3. 为有效破解大模型落地难的，发布了任“双脑大模型一体机，开创了“数推分离网络”技术。
4. 任度“脑”大模型一体机具有数据安全、降低成本效率、性参比、路径自主可控等核心优势
5. 任度“脑”模型一体机已成功应用在央国企、金融、医疗、教育等多br>. 传神与中国搜索信息股份有限公司、知道数技术有限公司、迈异信息科技有限公司分别达成战略合作
展望未来，将秉持开放合作理念，致力于解决大模型的难题，积极拓宽合作网络。
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2语联网网络科技股份有限公司副总裁蔺伟认为当前已经由Scaling Law时代进入时代。
3. 为有效破解大模型落地难的，发布了任“双脑大模型一体机，开创了“数推分离网络”技术。
4. 任度“脑”大模型一体机具有数据安全、降低成本效率、性参比、路径自主可控等核心优势
5. 任度“脑”模型一体机已成功应用在央国企、金融、医疗、教育等多br>. 传神与中国搜索信息股份有限公司、知道数技术有限公司、迈异信息科技有限公司分别达成战略合作
展望未来，将秉持开放合作理念，致力于解决大模型的难题，积极拓宽合作网络。
从对话型到推理型，从产业链到产业集群，徐汇区政协委员关注“大模型”发展
文章概要：
1 垂类大模型领域将多样化繁荣化，大模型产业的发展有两条路，走“参数越大越好”的通用大模型要么专业大模型，后者更适合国内大模型产业发展。
2 集聚资源打造重大原创平台，大模型创新的核心、数据人才，模速空间已初步形成较为完善的生态，应进一步集聚优势资源，高质量高密度配置创新要素，打造重大原创提升创新能效br>3. 增加AI基础设施中“”，算力是工具发挥作用的，则是的具体应用，增加对工具等软件设施的，通过构建开放“算力+工具”平台，为各个市场参与者提供差异化服务。
阅读原文
2 集聚资源打造重大原创平台，大模型创新的核心、数据人才，模速空间已初步形成较为完善的生态，应进一步集聚优势资源，高质量高密度配置创新要素，打造重大原创提升创新能效br>3. 增加AI基础设施中“”，算力是工具发挥作用的，则是的具体应用，增加对工具等软件设施的，通过构建开放“算力+工具”平台，为各个市场参与者提供差异化服务。
四十余家企业共推企业智能化转型，企业级大模型服务系列标准第二次研讨会成功召开！
文章概要：
1. 以大模型代表人工智能发展，加速迈入规模应用的新阶段> 2. 中国信通院启动企业级系列标准编制工作旨在推动企业级AI的标准化规范化减少企业开发和应用大模型的复杂性，加速AI技术各行各业的应用，推动产业的数字化转型智能化升级
3. 云计算标准和开源推进委员会于11月1日（周四）14点企业模型服务系列第二次研讨会，系列标准包括《企业级大模型训推一体机要求》《企业级推平台能力要求模型管理平台能力要求》《企业级大模型训推平台安全能力分级评价模型》企业级大模型训推轻量化能力要求企业级大模型服务平台性能分级评价》br> 4. 来自中国电信天翼云中电信数智、电信人工智能、联通集团、联通数、数科、移动研究院、中移信息、中国铁塔、国家管网、智网数科、电子云、电万维、云赛智联、浪潮云、、腾讯云、、深信服现代、软件、银行、数产集团超云、明源云、用友、云、宝信软件、宁波广电、福建新大陆、AMT企源、直科技天津市工艺管理协会材制造联合体等0参编
5 会议对企业级大模型系列标准了介绍，专家围绕标准框架展开充分，对标准提出了宝贵意见
阅读原文
3. 云计算标准和开源推进委员会于11月1日（周四）14点企业模型服务系列第二次研讨会，系列标准包括《企业级大模型训推一体机要求》《企业级推平台能力要求模型管理平台能力要求》《企业级大模型训推平台安全能力分级评价模型》企业级大模型训推轻量化能力要求企业级大模型服务平台性能分级评价》br> 4. 来自中国电信天翼云中电信数智、电信人工智能、联通集团、联通数、数科、移动研究院、中移信息、中国铁塔、国家管网、智网数科、电子云、电万维、云赛智联、浪潮云、、腾讯云、、深信服现代、软件、银行、数产集团超云、明源云、用友、云、宝信软件、宁波广电、福建新大陆、AMT企源、直科技天津市工艺管理协会材制造联合体等0参编
5 会议对企业级大模型系列标准了介绍，专家围绕标准框架展开充分，对标准提出了宝贵意见
专题丨大模型驱动下智能化城市公共服务应用探究
文章概要：
1. 城市公共面临诸多挑战，包括数据价值萃取难、信息孤岛待消除、技术与政策需同步、人才培养不易以及资源配置难以动态平衡等。
2. 大模型为城市公共服务带来机遇，包括优化公众体验、提升服务效能、促进产业升级和加速智慧发展等。
3. 文章构建了大模型驱动下智能化城市公共服务应用框架，包括基础层、支撑层、场景应用层和展示层，并以各类智慧场景应用为基准，围绕政策制定、流程优化、资源调配、效用评估、舆情监测进行统一公共服务应用大模型训练。
4. 大模型技术为城市公共服务带来转型需兼顾技术可行性与城市实际需求，实现公共服务的个性化与智能化。
阅读原文
2. 大模型为城市公共服务带来机遇，包括优化公众体验、提升服务效能、促进产业升级和加速智慧发展等。
3. 文章构建了大模型驱动下智能化城市公共服务应用框架，包括基础层、支撑层、场景应用层和展示层，并以各类智慧场景应用为基准，围绕政策制定、流程优化、资源调配、效用评估、舆情监测进行统一公共服务应用大模型训练。
4. 大模型技术为城市公共服务带来转型需兼顾技术可行性与城市实际需求，实现公共服务的个性化与智能化。
“科”到了⑦：这些AI大模型正在加快迭代升级
文章概要：
1. 昆仑万维推出“天工大模型4.0o版实时语音o，Skyo克服大模型幻觉，具备快速响应、多对话情感化反应等功能
2. DeepSeek推出模型DeepSeek-R1-Lite版，在数学、代码等复杂逻辑推理任务媲美OpenAI 01-preview，AIME和codeforces评测中GPT-4等模型
3 英伟达发布新AI硬件：H200L PCIe GPU和GB200 NVL4超级芯片200NVL PCIe GPU是相对低功耗风冷计算卡，TDP功耗600W，INT8 Tensor Core算力下滑约15.6%，容量141GB、带宽4.8TB/s，支持双路或四路NVLink桥接器互联。
4. Mistral AI公司发布多模态AI模型Pixtral Large，拥有1240亿参数，MathVista、DocV和VQAV2等多模态基准测试中表现出色，在MathVista中准确率达69.4%，超越对手。
5. 阿里通义千发布Qwen25-Turbo开源AI模型，支持100万tokens上下文，相当于约100万英语单词或150时间至68秒，速度提升4.3倍。
阅读原文
2. DeepSeek推出模型DeepSeek-R1-Lite版，在数学、代码等复杂逻辑推理任务媲美OpenAI 01-preview，AIME和codeforces评测中GPT-4等模型
3 英伟达发布新AI硬件：H200L PCIe GPU和GB200 NVL4超级芯片200NVL PCIe GPU是相对低功耗风冷计算卡，TDP功耗600W，INT8 Tensor Core算力下滑约15.6%，容量141GB、带宽4.8TB/s，支持双路或四路NVLink桥接器互联。
4. Mistral AI公司发布多模态AI模型Pixtral Large，拥有1240亿参数，MathVista、DocV和VQAV2等多模态基准测试中表现出色，在MathVista中准确率达69.4%，超越对手。
5. 阿里通义千发布Qwen25-Turbo开源AI模型，支持100万tokens上下文，相当于约100万英语单词或150时间至68秒，速度提升4.3倍。
大模型——OpenVLA
文章概要：
1. 文章介绍了OpenVLA项目，这是一个开源的视觉-语言-行动（VLA）模型，旨在为机器人技术的普及与应用带来新的机遇。
2. 文章详细介绍了OpenVLA的核心理念、技术架构以及其在机器人控制领域的前沿应用。
3. 文章还探讨了VLA模型的局限性，并对未来的研究方向进行了展望。
阅读原文
2. 文章详细介绍了OpenVLA的核心理念、技术架构以及其在机器人控制领域的前沿应用。
3. 文章还探讨了VLA模型的局限性，并对未来的研究方向进行了展望。
江西首家！“新华云领思大模型”通过国家网信办备案
文章概要：
1. 202411月“新华云领思大模型”已成功完成备案，着江西省在人工智能领域的备案工作实现了零的
2. 江西新华云“领思大模型”专注于数字出版教育的研究与应用开发，已成功应用于场景
3. 新华云于203年推出了面向教育、出版政务、媒体等级应用——守正> 4. 文书守正内置了超过10AI创作模板，提供了包括常规审政治审校以及闭环审校等服务
阅读原文
2. 江西新华云“领思大模型”专注于数字出版教育的研究与应用开发，已成功应用于场景
3. 新华云于203年推出了面向教育、出版政务、媒体等级应用——守正> 4. 文书守正内置了超过10AI创作模板，提供了包括常规审政治审校以及闭环审校等服务
Mech-GPT多模态大模型：为机器人装上具身智能大脑，让智能机器人应用至千行百业
文章概要：
1. MechPT多模态大模型赋予了机器人类人的学习、、推理及决策能力，如同为机器人一个身智能大脑使其理解自然语言指令和复杂环境决策完成复杂多样的任务
2. Mech-GPT使机器人能够快速理解、复杂语义指令，通过自然语言与操作员交互，并执行任务
3 MechPT能够让机器人直接理解自然语言指令综合视觉、图纸模态信息进行推理决策，自主决定完成任务的最佳方案
. Mech-GPT具有跨平台、跨环境、跨任务的化迁移能力
.ch-GPT作为机器人的具身智能大脑，使机器人能够理解自然所下达的指令理解人类的，并综合视觉图纸进行更复杂的推理和决策，更复杂多变的场景，用户指定随机任务
6 梅卡德已在全球5余个国家和地区了超过10000台智能机器人视觉设备，广泛应用于物流、制造等场景，处理过超种各类物品，积累了大量实际数据及经验
7. 梅曼德自主研发的3D视觉传感器及智能软件像是机器人的“眼睛”。Mech-Eye 工业级3D相机能够精准地获取物体三维信息，echision对Mech-Eye生成的三维信息进行处理，出物体空间坐标系下的位姿，Mech-Viz则根据物体实际姿，规划机器人路径并引导抓取
8 Mech-GPT先进的语言能力，极大程度降低了机器人使用门槛，使智能机器人被应用至千行百业
9. Mech-GPT所具备的强大泛化能力，各类机器人在面对未知和随机时，都能准确地执行基于自然语言的任务指令从而极大地扩展智能机器人边界
阅读原文
2. Mech-GPT使机器人能够快速理解、复杂语义指令，通过自然语言与操作员交互，并执行任务
3 MechPT能够让机器人直接理解自然语言指令综合视觉、图纸模态信息进行推理决策，自主决定完成任务的最佳方案
. Mech-GPT具有跨平台、跨环境、跨任务的化迁移能力
.ch-GPT作为机器人的具身智能大脑，使机器人能够理解自然所下达的指令理解人类的，并综合视觉图纸进行更复杂的推理和决策，更复杂多变的场景，用户指定随机任务
6 梅卡德已在全球5余个国家和地区了超过10000台智能机器人视觉设备，广泛应用于物流、制造等场景，处理过超种各类物品，积累了大量实际数据及经验
7. 梅曼德自主研发的3D视觉传感器及智能软件像是机器人的“眼睛”。Mech-Eye 工业级3D相机能够精准地获取物体三维信息，echision对Mech-Eye生成的三维信息进行处理，出物体空间坐标系下的位姿，Mech-Viz则根据物体实际姿，规划机器人路径并引导抓取
8 Mech-GPT先进的语言能力，极大程度降低了机器人使用门槛，使智能机器人被应用至千行百业
9. Mech-GPT所具备的强大泛化能力，各类机器人在面对未知和随机时，都能准确地执行基于自然语言的任务指令从而极大地扩展智能机器人边界
大模型风云周！Pixtral Large全面对标ChatGPT？混元大模型未来何去何从？
文章概要：
1. 昆仑万维启动天工大模型4.0 O1版
2. 腾讯刘威离职，影响混元大模型未来
3. ChatGPT网页端上线高级语音模式
4. 百度将推新版文心Ernie模型
5. 阿里发布超百个开源模型
6. 讯飞星辰大模型定制平台
7. OpenAI公开大方法
8. Siri将迎大模型更新
9. 全灵Pre-A融资，将推AI游戏大模型平台
10. 亚马逊加码投资Anthropic
11.ral推出Pixtral大模型
12. 任度双大模型创新突破
13. PixelDance大模型全量上线即梦AI
14. 国产大模型指令跟随夺冠
15. 搜狗输入法12.0升级，依托腾讯大模型
阅读原文
2. 腾讯刘威离职，影响混元大模型未来
3. ChatGPT网页端上线高级语音模式
4. 百度将推新版文心Ernie模型
5. 阿里发布超百个开源模型
6. 讯飞星辰大模型定制平台
7. OpenAI公开大方法
8. Siri将迎大模型更新
9. 全灵Pre-A融资，将推AI游戏大模型平台
10. 亚马逊加码投资Anthropic
11.ral推出Pixtral大模型
12. 任度双大模型创新突破
13. PixelDance大模型全量上线即梦AI
14. 国产大模型指令跟随夺冠
15. 搜狗输入法12.0升级，依托腾讯大模型
技术实践 | AI+安全：通过大模型解决高危WEB应用识别问题
文章概要：
1. 文章介绍了通过“文心大模型”解决高危WEB应用识别问题的技术实践。
2. 文章讲解了传统高危WEB服务识别技术的原理和方案，包括数据层、扫描层和业务层。
3. 文章分析了高危WEB服务识别面临的困难点，如检测规则依赖人工编写维护，如何保障服务资产的风险得以收敛等。
4. 文章提出了大模型高危WEB应用服务识别设计思路，包括大模型输入、判别规则、Prompt构造、输入数据源和模型微调。
5. 文章介绍大模型高危WEB应用服务识别实践，包括架构、应用场景和后续迭代优化。
6. 文章总结了该方案的优点和面临的问题，如大模型并不具备先见知识，对于部分场景下的WEB应用缺乏真实的理解等。
阅读原文
2. 文章讲解了传统高危WEB服务识别技术的原理和方案，包括数据层、扫描层和业务层。
3. 文章分析了高危WEB服务识别面临的困难点，如检测规则依赖人工编写维护，如何保障服务资产的风险得以收敛等。
4. 文章提出了大模型高危WEB应用服务识别设计思路，包括大模型输入、判别规则、Prompt构造、输入数据源和模型微调。
5. 文章介绍大模型高危WEB应用服务识别实践，包括架构、应用场景和后续迭代优化。
6. 文章总结了该方案的优点和面临的问题，如大模型并不具备先见知识，对于部分场景下的WEB应用缺乏真实的理解等。
人工智能大模型在智慧农业领域的应用
文章概要：
1. 人工智能大模型概述：人工智能大模型是大量数据、使用复杂算法构建的高级AI系统，能够处理和分析大量的数据，在图像识别、处理和预测分析等多个领域出色。
2. 人工智能模型在农业中的应用：包括作物病虫害检测与预测、智能灌溉系统水资源管理、生长监测与产量预测以及农业机器人与自动化作业。<>3. 人工智能大模型带来的革新与：包括提高农业生产效率与产量、降低资源环境影响、优化决策制定与风险管理。<>4. 结语：在智慧农业领域的应用展现出巨大潜力和显著成效，然而，要充分发挥的潜力，还数据管理、隐私保护等问题。
阅读原文
2. 人工智能模型在农业中的应用：包括作物病虫害检测与预测、智能灌溉系统水资源管理、生长监测与产量预测以及农业机器人与自动化作业。<>3. 人工智能大模型带来的革新与：包括提高农业生产效率与产量、降低资源环境影响、优化决策制定与风险管理。<>4. 结语：在智慧农业领域的应用展现出巨大潜力和显著成效，然而，要充分发挥的潜力，还数据管理、隐私保护等问题。
智观察 | AI大模型引领智慧医疗
文章概要：
1 医疗大指专门针对医疗健康领域的预训练语言模型，其训练数据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，具备语音、图片、视频等多模态医疗信息的能力。
2. 医疗模型的应用场景包括患者问诊、医生助手、医院管理多个领域。
.大模型发展面临多重挑战，如应用场景、技术成熟度等。
4 近年来，我国相继，引导与医疗领域融合发展
阅读原文
2. 医疗模型的应用场景包括患者问诊、医生助手、医院管理多个领域。
.大模型发展面临多重挑战，如应用场景、技术成熟度等。
4 近年来，我国相继，引导与医疗领域融合发展
飞龙入海：ANSYS官方的大模型应用
文章概要：
1. 大模型的重要性不亚于电的发现和电灯的发明，基础是使用Transformer算法识别了人类的关系特征，学习了海量知识的内在关联规律，并以需要的进行输出。
2 大模型在通用代码编制方面已经展现了强大的能力，那么对于细分行业的代码编程是否辅助价值?ANSYS官方发表了大模型辅助Redhawk MapReduce的方法。
3. 大型语言模型(LLM)语言处理(NLP)的发展中发挥着重要作用，在各种应用中展示了非凡的多功能性，包括特定领域的和代码生成。
4. 检索增强生成(RAG)框架被广泛用于从外部数据库中检索事实内容来增强专业的M，从而减轻幻觉并提高性能。br>. 代码生成是LLM的一个关键应用，但它在特定领域的工程任务中提出了各种挑战，例如在Ansys RedHawk-SC(RH-SC)平台上的。
6. 为了克服这些挑战，ANSYS提出了基于RAG的新方法，而无需LLM进行任何形式的训练。
7. Data Splitter通过对文本进行语义分割来解决此问题于有意义，例如API函数和概念，同时保留原始文本格式并纠正格式问题。<>8. Renovation解决了技术文档通常简洁性所带来的挑战。它使LL能够有条不紊地用易于理解的知识丰富每个段落，增强嵌入——即使LLM已经熟悉这些知识。
9. 隐性知识扩展与沉思(IKEC)技术是我们在中的一种新颖方法，促使LLM利用自己的知识库在内部扩展和丰富它最有的内容。
10. 本文介绍了在特定领域问题中提高LLM的RAG性能的四个显着贡献:数据拆分、更新、脚本增强EC。
阅读原文
2 大模型在通用代码编制方面已经展现了强大的能力，那么对于细分行业的代码编程是否辅助价值?ANSYS官方发表了大模型辅助Redhawk MapReduce的方法。
3. 大型语言模型(LLM)语言处理(NLP)的发展中发挥着重要作用，在各种应用中展示了非凡的多功能性，包括特定领域的和代码生成。
4. 检索增强生成(RAG)框架被广泛用于从外部数据库中检索事实内容来增强专业的M，从而减轻幻觉并提高性能。br>. 代码生成是LLM的一个关键应用，但它在特定领域的工程任务中提出了各种挑战，例如在Ansys RedHawk-SC(RH-SC)平台上的。
6. 为了克服这些挑战，ANSYS提出了基于RAG的新方法，而无需LLM进行任何形式的训练。
7. Data Splitter通过对文本进行语义分割来解决此问题于有意义，例如API函数和概念，同时保留原始文本格式并纠正格式问题。<>8. Renovation解决了技术文档通常简洁性所带来的挑战。它使LL能够有条不紊地用易于理解的知识丰富每个段落，增强嵌入——即使LLM已经熟悉这些知识。
9. 隐性知识扩展与沉思(IKEC)技术是我们在中的一种新颖方法，促使LLM利用自己的知识库在内部扩展和丰富它最有的内容。
10. 本文介绍了在特定领域问题中提高LLM的RAG性能的四个显着贡献:数据拆分、更新、脚本增强EC。
一文搞懂LLM大模型技术原理！
文章概要：
1. 简介：现代基础模型训练的主要阶段包括预训练阶段和后训练阶段，关键是数据、规模和管理复杂性。Llama 3在训练语料、模型规模和算法选择上进行了优化。
2. 预训练：包括数据处理、模型架构、缩放定律和训练配方。数据处理包括去重、清洗和退火数据等。模型架构采用标准的稠密Transformer模型，引入了GQA和RoPE等技术。缩放定律用于预测模型性能。训练配方包括初始预训练、长上下文预训练。
3. 后训练：包括奖励模型、SFT、拒绝采样和直接偏好优化。奖励模型用于评估文本的偏好性。SFT使用标准的交叉熵损失进行训练。拒绝采样用于选择最优答案。直接偏好优化用于对齐人类的偏好。
4. 推理：包括并行性和量化。并行性包括数据并行和模型并行，用于提高效率。量化用于降低模型参数的精度，减少GPU占用和计算量。
5. 写在最后：作者对文章进行了总结，并表示会继续细化技术点。
阅读原文
2. 预训练：包括数据处理、模型架构、缩放定律和训练配方。数据处理包括去重、清洗和退火数据等。模型架构采用标准的稠密Transformer模型，引入了GQA和RoPE等技术。缩放定律用于预测模型性能。训练配方包括初始预训练、长上下文预训练。
3. 后训练：包括奖励模型、SFT、拒绝采样和直接偏好优化。奖励模型用于评估文本的偏好性。SFT使用标准的交叉熵损失进行训练。拒绝采样用于选择最优答案。直接偏好优化用于对齐人类的偏好。
4. 推理：包括并行性和量化。并行性包括数据并行和模型并行，用于提高效率。量化用于降低模型参数的精度，减少GPU占用和计算量。
5. 写在最后：作者对文章进行了总结，并表示会继续细化技术点。
前沿速递 | CoMAL：面向混合自主交通的协作式多智能体大模型
文章概要：
1. 自动驾驶技术是缓解城市交通拥堵及提高安全的重要手段之一，但在自动驾驶与人类驾驶车辆并存的“混合自动驾驶”场景下，交通优化的显著增加
2. 本研究提出了CoMAL框架，旨在利用LLMs的推理和交互能力，促进自动驾驶车辆的实时协作，从而优化混合自动驾驶交通系统中的整体交通流
3. 本研究三个测试基准场景中，使用了OpenAI GPT-4o-mini、Qwen-72B、Qwen-32B和Qwen-7B模型进行了实验
4.研究提出了一种基于LLM的多智能体协作框架。通过采用基于LLM的规划器，CoM能够灵活调整LLMs以应对复杂的驾驶任务，从而实现混合自动驾驶交通下的协作
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2. 本研究提出了CoMAL框架，旨在利用LLMs的推理和交互能力，促进自动驾驶车辆的实时协作，从而优化混合自动驾驶交通系统中的整体交通流
3. 本研究三个测试基准场景中，使用了OpenAI GPT-4o-mini、Qwen-72B、Qwen-32B和Qwen-7B模型进行了实验
4.研究提出了一种基于LLM的多智能体协作框架。通过采用基于LLM的规划器，CoM能够灵活调整LLMs以应对复杂的驾驶任务，从而实现混合自动驾驶交通下的协作
技术赋能 | 大语言模型在医疗应急知识图谱问答服务中的智能化实践探索
文章概要：
1. 我国医疗应急预案领域规模庞大但智能化程度不高，知识图谱问答系统能够将操作核心由人转移到机器，从而实现智能化，但该领域高质量知识图谱规模较小，问答匹配任务存在检索低效与处理流程复杂的问题。
2. 本文提出一种开源大模型增强知识图谱问答的方法，该方法先生成后检索，利用微调开源大模型生成查询语句，由知识图谱实体、关系组成的词典对生成查询语句替换实体与关系，通过规范查询语句获取知识图谱。
3. 实验测试表明，该方法在测试集的逻辑准确率达到84.16%，在自建知识图谱上可行且对其他领域有参考价值。
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2. 本文提出一种开源大模型增强知识图谱问答的方法，该方法先生成后检索，利用微调开源大模型生成查询语句，由知识图谱实体、关系组成的词典对生成查询语句替换实体与关系，通过规范查询语句获取知识图谱。
3. 实验测试表明，该方法在测试集的逻辑准确率达到84.16%，在自建知识图谱上可行且对其他领域有参考价值。
怎样选择更好的AI大模型？豆包大模型&火山方舟助力模型快速落地
文章概要：
1. 大模型时代已经全面到来，其应用潜力巨大，但实际表现取决于模型质量、推理成本和落地难度等因素。br>2. 字节跳动旨在通过更强模型、更低价格、更快落地三大方式为企业提供、经济便捷的大模型应用路径。
3. 豆跳动推出的自研大模型，通过内部业务场景实践验证，提供多种模态能力，优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。5. 火山方舟一站式大模型服务平台提供模型精调、、评测等全方位功能与服务，全方位保障企业级AI应用落地。
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3. 豆跳动推出的自研大模型，通过内部业务场景实践验证，提供多种模态能力，优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。
怎样选择更好的AI大模型？豆包大模型&火山方舟助力模型快速落地
文章概要：
1. 大模型时代已全面到来，它正逐渐渗透到各个行业成为推动社会生产力跃升的新引擎。
2. 大模型场景落地面临模型效果、推理成本、落地难度等关键挑战，字节跳动通过更强模型、更低价格、更快落地三大方式为企业提供大模型应用路径。
3. 豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型pro、模型lite、模型、语音大模型、文生图等为企业打造丰富的业务体验。
. 豆包模型pro在的定价比行业便宜993%，为客户提供了业内最高标准初始TPM和RPM，企业的业务在高并发场景中落地。
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2. 大模型场景落地面临模型效果、推理成本、落地难度等关键挑战，字节跳动通过更强模型、更低价格、更快落地三大方式为企业提供大模型应用路径。
3. 豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型pro、模型lite、模型、语音大模型、文生图等为企业打造丰富的业务体验。
. 豆包模型pro在的定价比行业便宜993%，为客户提供了业内最高标准初始TPM和RPM，企业的业务在高并发场景中落地。
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. 大模型发展呈现“规模定律”，Transformer为技术基座
3. ChatGPT：一举成为现象级应用，引入RLHF算法改进训练数据> 4. 全球大模型竞争白热化，国产大模型能力对标GPT-3.5Turbo
5. OpenAI：上半年重磅发布Sora，GPT-4o取得性能与实用性双突破
6. 国产大模型：迈入爆发期，模型能力追赶GPT-4 Turbo
7. 变现：、订阅实现难，Agent与MaaS探索破局之路
阅读原文
3. ChatGPT：一举成为现象级应用，引入RLHF算法改进训练数据> 4. 全球大模型竞争白热化，国产大模型能力对标GPT-3.5Turbo
5. OpenAI：上半年重磅发布Sora，GPT-4o取得性能与实用性双突破
6. 国产大模型：迈入爆发期，模型能力追赶GPT-4 Turbo
7. 变现：、订阅实现难，Agent与MaaS探索破局之路
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大语言模型技术演进与启示！
文章概要：
1. 大模型在人工智能领域广泛应用，其技术体系复杂精细，涉及算法、硬件和系统架构的全方位整合。
2. 11月14-15日，“2024全球机器学习技术大会”特设“大语言模型技术演进”分论坛，探讨从模型设计到实际落地的核心技术实践。
3. 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI等机构与企业的多位嘉宾带来了最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践。
4. 王炳宁分享了Transformer效率优化的核心机制是Attention，通过全局关注所有输入序列，实现了显著的效果提升。
5. Michael Wong强调了Python作为AI开发语言性，并展望了AI未来发展的几个方向，包括量子加速、神经形态计算、绿色计算和边缘AI等。
6. 刘广指出，Infinity Instruct项目通过整合超过1亿条现有开源数据，构建了一套两级标签体系，用于全面刻画指令数据的深度与广度。
7. 吴凌翔分享了团队在多模态大模型方面的几项创新成果，包括可变形视觉Transformer模型、对比掩码自监督模型、数据鲁棒自监督模型等。
8. 鱼哲将AI的应用场景划分为四个象限，揭示了不同应用场景的需求和挑战。
9. 孟令公指出，许多公司在训练并部署大模型后，需要专用的大模型推理引擎来加速推理过程。
10. 彭厚文透露，腾讯混元团队目前正专注于文本、图像、视频、音频四个模态生成技术的研发。
11. 在最后的圆桌对话环节中，智源基础数据研究组负责人刘广、智谱AI CodeG高级算法工程师张少博、快手科技快意大模型知识增强研发负责人毛航宇、Dify首席架构师姜勇，在Boolan首席咨询师李沫南的主持下，围绕“大模型系统技术实践”展开了深入分享。
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2. 11月14-15日，“2024全球机器学习技术大会”特设“大语言模型技术演进”分论坛，探讨从模型设计到实际落地的核心技术实践。
3. 论坛上，来自百川智能、中国科学院自动化研究所、腾讯、智源、智谱、得物、快手、CodePlay、Lepton AI等机构与企业的多位嘉宾带来了最新研究成果，并深入剖析了提升推理效率的创新实践。
4. 王炳宁分享了Transformer效率优化的核心机制是Attention，通过全局关注所有输入序列，实现了显著的效果提升。
5. Michael Wong强调了Python作为AI开发语言性，并展望了AI未来发展的几个方向，包括量子加速、神经形态计算、绿色计算和边缘AI等。
6. 刘广指出，Infinity Instruct项目通过整合超过1亿条现有开源数据，构建了一套两级标签体系，用于全面刻画指令数据的深度与广度。
7. 吴凌翔分享了团队在多模态大模型方面的几项创新成果，包括可变形视觉Transformer模型、对比掩码自监督模型、数据鲁棒自监督模型等。
8. 鱼哲将AI的应用场景划分为四个象限，揭示了不同应用场景的需求和挑战。
9. 孟令公指出，许多公司在训练并部署大模型后，需要专用的大模型推理引擎来加速推理过程。
10. 彭厚文透露，腾讯混元团队目前正专注于文本、图像、视频、音频四个模态生成技术的研发。
11. 在最后的圆桌对话环节中，智源基础数据研究组负责人刘广、智谱AI CodeG高级算法工程师张少博、快手科技快意大模型知识增强研发负责人毛航宇、Dify首席架构师姜勇，在Boolan首席咨询师李沫南的主持下，围绕“大模型系统技术实践”展开了深入分享。
【GET2024】松鼠Ai栗浩洋：AI自习室没有大模型能走下去吗？
文章概要：
1. 松鼠Ai创始人栗浩洋在GET2024分享了《AI自习室没有大模型能走下去吗？》的主题演讲。
2. 栗浩洋介绍了松鼠Ai的大模型，它不是大语言模型，而是学生的学习顺序排序。
3. 松鼠Ai的大模型可以解决暗逻辑，对人工智能自习室有重要意义。
4. 栗浩洋分享了一个案例，一个被认为厌学、精神专注力有问题的孩子，通过松鼠Ai的学习系统，在100分钟里有了很大的进步。
5. 栗浩洋介绍了AI自习室如何征服学霸，以及AI自习室和名师相比的优势
6. 松鼠Ai的大模型可以理解孩子的错因，对症下药，帮助孩子提升成绩。
7. 松鼠Ai已经获得了110多个国家发明专利，并且在全球教育部长论坛上发表演讲。
8. 栗浩洋希望有识之士能够一起合作，把人工智能教育真正推广普及出来。
阅读原文
2. 栗浩洋介绍了松鼠Ai的大模型，它不是大语言模型，而是学生的学习顺序排序。
3. 松鼠Ai的大模型可以解决暗逻辑，对人工智能自习室有重要意义。
4. 栗浩洋分享了一个案例，一个被认为厌学、精神专注力有问题的孩子，通过松鼠Ai的学习系统，在100分钟里有了很大的进步。
5. 栗浩洋介绍了AI自习室如何征服学霸，以及AI自习室和名师相比的优势
6. 松鼠Ai的大模型可以理解孩子的错因，对症下药，帮助孩子提升成绩。
7. 松鼠Ai已经获得了110多个国家发明专利，并且在全球教育部长论坛上发表演讲。
8. 栗浩洋希望有识之士能够一起合作，把人工智能教育真正推广普及出来。
大模型加持的大学，已进入Next Level！
文章概要：
1 大模型加持的大学Next Level!
2. 20212574火山引擎
3. 火山资讯
4. 火山引擎·目录
5. 火山
6. 上一篇牵手火山引擎，努比亚把AI玩原文
7. 微信扫一扫关注该公众号
滑动
9. 向上滑动看下，选择留言身份
阅读原文
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写给小白的大模型入门科普
文章概要：
1. 大模型是包含超大规模参数的神经网络模型，目前大部分采用transformer架构，其“大”不仅指参数规模大，还包括架构规模大、训练数据大、算力需求大。
2. 大模型过程包括预训练和微调两个环节，预训练使用未标注数据，微调使用特定领域的标注数据集。
3. 大模型的作用根据训练数据类型和应用方向可分为语言大模型、音频大模型、视觉大模型和多模态大模型，按应用场景分类则更多。
4. 大模型的发展趋势是大模型”转向“使用大模型”，关注焦点变成如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型创造收入。
5. 大模型会带来一些挑战，如影响失业率、版权问题、引发算法偏见和不公平、被用于犯罪、能耗问题等。
阅读原文
2. 大模型过程包括预训练和微调两个环节，预训练使用未标注数据，微调使用特定领域的标注数据集。
3. 大模型的作用根据训练数据类型和应用方向可分为语言大模型、音频大模型、视觉大模型和多模态大模型，按应用场景分类则更多。
4. 大模型的发展趋势是大模型”转向“使用大模型”，关注焦点变成如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型创造收入。
5. 大模型会带来一些挑战，如影响失业率、版权问题、引发算法偏见和不公平、被用于犯罪、能耗问题等。
写给小白的大模型入门科普
文章概要：
1. 大模型是人工智能预训练大模型的简称，完整的叫法应该是“人工智能预训练大模型”。
大模型是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，具有参数规模大、架构规模大、训练数据大、算力需求大等特点。
3. 大模型的过程分为预训练和微调两个环节，预训练使用海量的未标注数据，微调使用特定领域的标注数据集。
4. 大模型的推理过程是使用它的过程，通过提问、提供提示词，可以让大模型回答问题或按要求进行内容生成。
5. 大模型的发展趋势是从“打造大模型”变成“使用大模型”，关注焦点是如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型收入br> 6. 大模型会带来一些新的挑战，如影响失业率、版权问题、算法偏见和不公平、被用于犯罪、能耗问题等。
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大模型是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，具有参数规模大、架构规模大、训练数据大、算力需求大等特点。
3. 大模型的过程分为预训练和微调两个环节，预训练使用海量的未标注数据，微调使用特定领域的标注数据集。
4. 大模型的推理过程是使用它的过程，通过提问、提供提示词，可以让大模型回答问题或按要求进行内容生成。
5. 大模型的发展趋势是从“打造大模型”变成“使用大模型”，关注焦点是如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型收入br> 6. 大模型会带来一些新的挑战，如影响失业率、版权问题、算法偏见和不公平、被用于犯罪、能耗问题等。
35 家央国企已落地 66 个大模型
文章概要：
1. 国资委多次对中央企业发展人工智能提出要求，推动国内大部分的AI大模型落地项目。
2. 国资央企在大模型的相关投入上基于其自身能力承担不同的研发任务：在通用大模型（L0）的研发方面，三大通信运营商承担主力军；行业大模型（L1）和细分领域专用大模型（L2）是大部分央企的投入重点。
3. 文章整理了央国企已落地的66个AI大模型布局包括中核集团、中国核电、中国航天科工、中国船舶、中国电科、中国石油、中国石化中国海油、国家电网、南方电网、中国三峡、中国、一汽、中远海运、中国中国招商科、中国核集团、中国绿发、北大荒、上汽集团、河南省医学科学院、山东能源、西安光机所等。
阅读原文
2. 国资央企在大模型的相关投入上基于其自身能力承担不同的研发任务：在通用大模型（L0）的研发方面，三大通信运营商承担主力军；行业大模型（L1）和细分领域专用大模型（L2）是大部分央企的投入重点。
3. 文章整理了央国企已落地的66个AI大模型布局包括中核集团、中国核电、中国航天科工、中国船舶、中国电科、中国石油、中国石化中国海油、国家电网、南方电网、中国三峡、中国、一汽、中远海运、中国中国招商科、中国核集团、中国绿发、北大荒、上汽集团、河南省医学科学院、山东能源、西安光机所等。
大模型技术学习过程梳理
文章概要：
1. 大模型技术是人工智能领域的重要，通过深度学习算法模拟神经元，以神经网络为载体实现智能。
2. 神经网络模型架构由输入层、输出层及一个或多个层构成，层间通过全连接相连。<> 3. 当前主流大模型通过预训练方式提升智能，即向神经网络输入海量数据，让模型自主学习、观察和归纳。
4. 基于知识库的向量检索——R，让大模型提问前先从向量数据库检索，结合这些信息再进行输入。
5. 微调与提示词工程，微调旨在让大型模型契合特定任务，提示词关乎如何更高效地运用该模型。
6. 智能体Agent，集大模型与外部工具于一体，能自主分析和处理复杂任务。
阅读原文
2. 神经网络模型架构由输入层、输出层及一个或多个层构成，层间通过全连接相连。<> 3. 当前主流大模型通过预训练方式提升智能，即向神经网络输入海量数据，让模型自主学习、观察和归纳。
4. 基于知识库的向量检索——R，让大模型提问前先从向量数据库检索，结合这些信息再进行输入。
5. 微调与提示词工程，微调旨在让大型模型契合特定任务，提示词关乎如何更高效地运用该模型。
6. 智能体Agent，集大模型与外部工具于一体，能自主分析和处理复杂任务。
一篇文章搞清楚大模型的所有知识点
文章概要：
1. 文章介绍了大模型的定义、工作机制、核心功能以及面临的和商机。
2. 大模型是一款能够理解自然语言并执行多样化任务软件，其核心功能包括生成、总结、提取、、检索和推理。
3. 大模型的挑战包括幻觉问题、成本和通用性局限。
4. 大模型主要集中企业自用的化开发、行业mass和企业级的AI agent。
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2. 大模型是一款能够理解自然语言并执行多样化任务软件，其核心功能包括生成、总结、提取、、检索和推理。
3. 大模型的挑战包括幻觉问题、成本和通用性局限。
4. 大模型主要集中企业自用的化开发、行业mass和企业级的AI agent。
每周一问大模型 | 大模型“六小龙”未来谁能胜出？
文章概要：
1. 11月份的图灵指数AI+大模型榜出炉，该排名基于商业力团队力、领导力、资本力和舆论力五个维度的评估结果。br>2. 在“大模型小龙中，百川智能和智谱AI因其强大的技术实力、明确的、丰富的资本支持和优秀的背景，最有可能在未来胜出。
3. 月之暗估值高、融资多、技术强，C端产品有竞争力，但面临技术创新和商业化压力；MiniMax团队强、技术优，成绩好陪伴类需突破谱AI在B、G端优势明显，但要应对竞争和技术迭代；百川智能获资本青睐，垂直领域有潜力，但需加快技术与业务融合；一万物策略稳，B端有竞争力C端，需拓展C端；阶跃星辰技术有创新端有合作，但入局晚，需提升市场份额和知名度。
未来大模型”中谁能胜出，将取决于企业的技术发展、商业化能力、行业覆盖、专注领域以及在行业内的竞争地位。
5. “大模型六小龙”未来谁能胜出，将取决于技术实力、商业化能力、市场布局、人才管理和融资情况等多个因素的综合。
6. “大模型六”在技术和商业化展现出不同，面对行业竞争和，各公司正探索新的发展模式。
7 “大模型六”包括智谱AI、MiniMax、月之暗面、百川智能、零一万物和阶跃，它们各自具备独特优势。
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3. 月之暗估值高、融资多、技术强，C端产品有竞争力，但面临技术创新和商业化压力；MiniMax团队强、技术优，成绩好陪伴类需突破谱AI在B、G端优势明显，但要应对竞争和技术迭代；百川智能获资本青睐，垂直领域有潜力，但需加快技术与业务融合；一万物策略稳，B端有竞争力C端，需拓展C端；阶跃星辰技术有创新端有合作，但入局晚，需提升市场份额和知名度。
未来大模型”中谁能胜出，将取决于企业的技术发展、商业化能力、行业覆盖、专注领域以及在行业内的竞争地位。
5. “大模型六小龙”未来谁能胜出，将取决于技术实力、商业化能力、市场布局、人才管理和融资情况等多个因素的综合。
6. “大模型六”在技术和商业化展现出不同，面对行业竞争和，各公司正探索新的发展模式。
7 “大模型六”包括智谱AI、MiniMax、月之暗面、百川智能、零一万物和阶跃，它们各自具备独特优势。
从大数据到大模型：现代应用的数据范式
文章概要：
1. 本文介绍了现代数据技术如何对数据祛魅，重点从应用视角审视了数据库功能和数据架构的演进
2. 现代数据具有4V特性，规模性、高速性、多样性、价值低，对企业数据基础设施带来了很大的挑战
3. 数据库作为应用程序存储和检索数据的核心工具，在信息化时代得到了蓬勃发展
4. 随着应用量的爆炸式增长和应用模型的复杂化，传统关系型数据库遇到了诸多局限和限制
5. NoSQL本质上舍弃了传统关系型数据库的一些功能，从而可以实现更加灵活的特性
6. NoSQL的兴起使得业务数据的建模能力得到了加强，使得业务数据不再被其存储形式束缚
7. 非结构化数据在大数据时代的重要成为共识，但传统数据库的检索方式无法处理该类数据
8. embedding是非结构化数据的统一语义表征，是现代AI/ML的通用语言
9. 向量检索服务基于AI/ML技术计算目标向量与候选向量集中向量的相似度，并返回最相似的向量
10. 现代AI技术的发展使得非结构化数据的检索能力得到了空前加强，进而使得现代应用解除了非结构化数据的桎梏
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2. 现代数据具有4V特性，规模性、高速性、多样性、价值低，对企业数据基础设施带来了很大的挑战
3. 数据库作为应用程序存储和检索数据的核心工具，在信息化时代得到了蓬勃发展
4. 随着应用量的爆炸式增长和应用模型的复杂化，传统关系型数据库遇到了诸多局限和限制
5. NoSQL本质上舍弃了传统关系型数据库的一些功能，从而可以实现更加灵活的特性
6. NoSQL的兴起使得业务数据的建模能力得到了加强，使得业务数据不再被其存储形式束缚
7. 非结构化数据在大数据时代的重要成为共识，但传统数据库的检索方式无法处理该类数据
8. embedding是非结构化数据的统一语义表征，是现代AI/ML的通用语言
9. 向量检索服务基于AI/ML技术计算目标向量与候选向量集中向量的相似度，并返回最相似的向量
10. 现代AI技术的发展使得非结构化数据的检索能力得到了空前加强，进而使得现代应用解除了非结构化数据的桎梏
网页版类器官AI大模型分析软件上线！掌上分析快了不止一点点！
文章概要：
1. 20215日13:0，无锡耐思NEST宣布网页版类器官AI大模型分析软件上线。
2. 该软件利用AI技术帮助研究人员和科学家深入分析类器官的关键特性，包括数量、大小、圆度、周长、灰度值等参数，并生成统计分析结果。
3. 该软件旨在提高类器官的效率和准确性生命科学的创新与。
5. 该软件具有高级图像分析大小测量、评估、透明度分析、圆度计算等功能，能够满足标准化的分析需求，还可以根据用户的具体研究需求进行个性化定制。
6 该软件具有智能化自动化、高精准度、用户友好界面实时数据反馈、用户自定义等优势，为科研决策提供支持。br> 7 该软件会受到网络环境的波动影响，出现加载过慢现象。建议下载Gelest Organoid Software软件，在离线状态下也能处理实验数据
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2. 该软件利用AI技术帮助研究人员和科学家深入分析类器官的关键特性，包括数量、大小、圆度、周长、灰度值等参数，并生成统计分析结果。
3. 该软件旨在提高类器官的效率和准确性生命科学的创新与。
5. 该软件具有高级图像分析大小测量、评估、透明度分析、圆度计算等功能，能够满足标准化的分析需求，还可以根据用户的具体研究需求进行个性化定制。
6 该软件具有智能化自动化、高精准度、用户友好界面实时数据反馈、用户自定义等优势，为科研决策提供支持。br> 7 该软件会受到网络环境的波动影响，出现加载过慢现象。建议下载Gelest Organoid Software软件，在离线状态下也能处理实验数据
沈向洋，发了一个可以识别万物的大模型
文章概要：
1. 2024年的IDEA大会上，沈向洋称大模型放缓，AI应用、落地占据全球话题中心
2. 沈向洋重点解释了仁勋的“黄氏定律”，以模型训练来衡量算力的增长
3. 在这次大会上向洋围绕“算法、算力、数据”介绍IDEA的全新进展
4. IDEA正式最新通用视觉大模型DINO-X，可以拥有的物体级别理解能力
5. IDEA团队推出行业平台架构，通过一个大模型基座，结合通用识别技术，让不需重新训练，就边用边学，支撑多种多样的B端应用
6A发布了自研的图谱技术，解决过往文本数据合成方案多样性匮乏等
7. 在204年，IDEA在AI应用落地明显提速
8. IDEA研究院的MoonBit团队，展示了其开发平台的编程模块MoonBit
9. IDEA与腾讯合作，深圳福田、河套深港合作区落地建设福田实验室，人居环境身智能技术
10. IDEA美团合作，探索无人机视觉智能技术
12. IDEA发布了《低空经济发展白皮书.0》，还发起共建OpenSILAS创新联合体
13. 2024年，已经是IDEA大会的第四届大会，如今的人类也许需要更多思考：我们与AI该如何更好地共存
阅读原文
2. 沈向洋重点解释了仁勋的“黄氏定律”，以模型训练来衡量算力的增长
3. 在这次大会上向洋围绕“算法、算力、数据”介绍IDEA的全新进展
4. IDEA正式最新通用视觉大模型DINO-X，可以拥有的物体级别理解能力
5. IDEA团队推出行业平台架构，通过一个大模型基座，结合通用识别技术，让不需重新训练，就边用边学，支撑多种多样的B端应用
6A发布了自研的图谱技术，解决过往文本数据合成方案多样性匮乏等
7. 在204年，IDEA在AI应用落地明显提速
8. IDEA研究院的MoonBit团队，展示了其开发平台的编程模块MoonBit
9. IDEA与腾讯合作，深圳福田、河套深港合作区落地建设福田实验室，人居环境身智能技术
10. IDEA美团合作，探索无人机视觉智能技术
12. IDEA发布了《低空经济发展白皮书.0》，还发起共建OpenSILAS创新联合体
13. 2024年，已经是IDEA大会的第四届大会，如今的人类也许需要更多思考：我们与AI该如何更好地共存
写给小白的大模型入门科普
文章概要：
1. 大模型是一个虚拟的庞然大物，架构复杂、参数庞大、依赖海量数据，且非常烧钱；
2. 大模型的训练过程分为预训练和微调两个环节；
3. 大模型的作用根据训练的数据类型和应用方向可以分为语言大模型、音频大模型、视觉大模型、多模态大模型等；
4. 大模型的发展趋势是从“打造大模型”变成“使用大模型”，关注焦点是如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型创造收入；
5. 大模型会带来一些新的挑战，如影响失业率、版权问题、算法偏见和不公平、被用于犯罪、能耗问题。
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2. 大模型的训练过程分为预训练和微调两个环节；
3. 大模型的作用根据训练的数据类型和应用方向可以分为语言大模型、音频大模型、视觉大模型、多模态大模型等；
4. 大模型的发展趋势是从“打造大模型”变成“使用大模型”，关注焦点是如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型创造收入；
5. 大模型会带来一些新的挑战，如影响失业率、版权问题、算法偏见和不公平、被用于犯罪、能耗问题。
中国AI大模型平台，排前10名的是——
文章概要：
1. 文章整理了AI大模型工场的相关内容，包括联通FTTR一小时安装挑战赛等
2 文章还提到中国联通的一些领导变动情况，如联通副总调任国家数据局等> 3. 文章回顾了联通的一些元老级人物，首任总经理等
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2 文章还提到中国联通的一些领导变动情况，如联通副总调任国家数据局等> 3. 文章回顾了联通的一些元老级人物，首任总经理等
想知道的都有！大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析
文章概要：
1. 大模型的定义：大模型，也称为（LLMs），是指那些拥有海量参数和复杂计算结构的机器学习模型。
2. 大模型的基本架构：Transformer架构、自回归模型、自编码模型、序列到序列模型、混合专家模型。
3. 大模型的训练三步骤：预训练、指令微调阶段、对齐微调。
4. Prompt：通过设计、实验和优化输入提示词（Prompt）来引导预训练语言模型生成所需的响应或完成特定任务的技术。
5. 典型的代表：语言模型（如GPT系列）、视觉模型（如DALL-E）、多模态模型（如PaLM）。
6. 大模型的应用：办公Copilot类产品、编程辅助工具、教育知识类产品、搜索引擎和推荐系统、定制化大模型服务。
7. 大模型的挑战：数据安全隐患、问题、内容可信度问题。
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2. 大模型的基本架构：Transformer架构、自回归模型、自编码模型、序列到序列模型、混合专家模型。
3. 大模型的训练三步骤：预训练、指令微调阶段、对齐微调。
4. Prompt：通过设计、实验和优化输入提示词（Prompt）来引导预训练语言模型生成所需的响应或完成特定任务的技术。
5. 典型的代表：语言模型（如GPT系列）、视觉模型（如DALL-E）、多模态模型（如PaLM）。
6. 大模型的应用：办公Copilot类产品、编程辅助工具、教育知识类产品、搜索引擎和推荐系统、定制化大模型服务。
7. 大模型的挑战：数据安全隐患、问题、内容可信度问题。
喜报！法管家大模型通过国家网信办「大模型」备案 成为国内首个完成“双备案”的法律大模型
文章概要：
1. 11月22日，法管家大模型成功通过国家网信办“生成式人工智能服务备案”，成为首个完成“双备案”法律大模型。<> 2. 该备案由多部委联合审查，设置了严格的安全机制管家大模型历经多维度考核，证明其在各个环节都达到了国家标准要求。
3. 法管家模型通过“双备案”，着法管家在AI技术创新和安全合规方面取得重要成果，大模型的专业和应用价值得到了权威认可。
4 法管家自创立以来始终致力于利用人工智能技术提升法律服务的效率和普惠性，未来将积极探索AI应用场景，提供丰富的智能化法律服务解决方案，推动法律行业的科技创新与发展。
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3. 法管家模型通过“双备案”，着法管家在AI技术创新和安全合规方面取得重要成果，大模型的专业和应用价值得到了权威认可。
4 法管家自创立以来始终致力于利用人工智能技术提升法律服务的效率和普惠性，未来将积极探索AI应用场景，提供丰富的智能化法律服务解决方案，推动法律行业的科技创新与发展。
星火、启明、智谱清言3家大模型（《2024中国大模型报告》三视点）
文章概要：
1. 《2024中国大模型报告》显示大模型在垂直领域部署难度大，包括领域部署成本高、模型算力缺口大、国产芯片替代难、高质量数据供给不足等问题。即便如此，研发和实践亦为万全，如：星火科大讯飞）、启明（中国电信）、谱言（智谱）。
. 科大讯飞的大模型在多模态交互、多语言能力和多场景应用方面表现突出，在央国企中标、医疗市场汽车市场、智能硬件市场工业大模型赋能科研应用以及大模型开发者生态等多个方面取得了领先地位。
3. 中国电信的启明大模型依托于中国电信特有的丰富的业务场景需求和海量网络数据/知识优势，能够更好地适应实际业务需求，提升云网运营，并赋能千百业。
4. 智谱清言（智谱AI）模型发展迅猛，得益于智谱在模型技术的上取得了显著进展大模型Scaling Law（尺度定律）并未失效，AI技术的进入了一个全新的，创新速度越来越快，保持了技术上的领先地位。
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. 科大讯飞的大模型在多模态交互、多语言能力和多场景应用方面表现突出，在央国企中标、医疗市场汽车市场、智能硬件市场工业大模型赋能科研应用以及大模型开发者生态等多个方面取得了领先地位。
3. 中国电信的启明大模型依托于中国电信特有的丰富的业务场景需求和海量网络数据/知识优势，能够更好地适应实际业务需求，提升云网运营，并赋能千百业。
4. 智谱清言（智谱AI）模型发展迅猛，得益于智谱在模型技术的上取得了显著进展大模型Scaling Law（尺度定律）并未失效，AI技术的进入了一个全新的，创新速度越来越快，保持了技术上的领先地位。
星火、启明、智谱清言3家大模型（《2024中国大模型报告》三视点）
文章概要：
1. DBC德本咨询《2024中国大模型报告》显示，大模型在垂直领域的部署难度较大，存在领域部署成本高、模型算力缺口大、国产芯片替代难、高质量数据供给不足、流通存在障碍等问题，以及大模型在运行过程中的“幻觉”问题。即便如此，持续研发和实践亦为万全，如：星火科大讯飞）、启明（中国电信）、智谱清言（智谱AI）等。
2. 科大讯飞的星火大模型在多模态交互、多语言能力和多场景应用方面表现突出，在央国企中标、教育医疗市场、智能汽车市场、硬件市场、工业大模型、赋能科研应用以及大模型开发者生态等多个方面取得了领先地位。
3. 中国的启明大模型依托于中国电信特有的丰富的业务场景需求和海量网络数据/知识优势，能够更好地适应实际业务需求，云网运营效率，并赋能千行百业。br>4. 智谱清（智谱）大模型发展迅猛，得益于谱AI在大模型技术的创新上取得了显著进展，大模型的Scaling Law（尺度定律）并未失效，技术的增长进入了一个全新的阶段，创新速度越来越，迄今保持了技术上的领先。
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2. 科大讯飞的星火大模型在多模态交互、多语言能力和多场景应用方面表现突出，在央国企中标、教育医疗市场、智能汽车市场、硬件市场、工业大模型、赋能科研应用以及大模型开发者生态等多个方面取得了领先地位。
3. 中国的启明大模型依托于中国电信特有的丰富的业务场景需求和海量网络数据/知识优势，能够更好地适应实际业务需求，云网运营效率，并赋能千行百业。br>4. 智谱清（智谱）大模型发展迅猛，得益于谱AI在大模型技术的创新上取得了显著进展，大模型的Scaling Law（尺度定律）并未失效，技术的增长进入了一个全新的阶段，创新速度越来越，迄今保持了技术上的领先。
MedGuard | 大模型医疗安全评估新基准
文章概要：
1. 介绍了MedGuard框架，包含公平性、隐私权、性棒真实性原则10道检测，涵盖10安全
2了1个常用的大模型，包括GPTini、lama等，发现这些模型在安全性不佳领域专用也未能达到预期> 3. 实验大语言模型在医疗远高于，GPT-4的表现优于模型
4. 人类医生在测试中显著优于模型工程所能起到的有限安全提示并未能显著提高模型的安全性
5. 结论大语言与人类在和上还有一定差距，的一般来说都会有更好的安全性，但也不绝对，医疗领域模型格外谨慎通过更有针对性的来
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2了1个常用的大模型，包括GPTini、lama等，发现这些模型在安全性不佳领域专用也未能达到预期> 3. 实验大语言模型在医疗远高于，GPT-4的表现优于模型
4. 人类医生在测试中显著优于模型工程所能起到的有限安全提示并未能显著提高模型的安全性
5. 结论大语言与人类在和上还有一定差距，的一般来说都会有更好的安全性，但也不绝对，医疗领域模型格外谨慎通过更有针对性的来
重新思考不确定性：大语言模型时代的关键综述与分析
文章概要：
1. 本文提出了一个专门设计的综合框架，用于识别和理解不确定性的类型及来源，并与LLMs的独特特性相契合
2. 详细介绍了关键相关概念，并深入探讨了当前方法在任务关键型和安全敏感应用中的局限性
3. 本文最后展望了未来研究方向，旨在提升这些方法的可靠性及其在真实场景中的实用性，从而促进其广泛应用
4 标准化了不确定性的定义，并探索了相关概念，从而促进了领域内的交流
5. 首次提出了一个全面的框架，用于分析LLM生命周期中所有不确定性来源，深入揭示其起源及有效管理策略
6. 对当前用于估计和评估LLM不确定性的方法进行了评估和比较，讨论了它们的优缺点
7. 识别了增强LLM不确定性估计的未来研究方向，解决关键研究空白并探讨新兴趋势，以在任务关键型应用中提高可靠性和准确性
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2. 详细介绍了关键相关概念，并深入探讨了当前方法在任务关键型和安全敏感应用中的局限性
3. 本文最后展望了未来研究方向，旨在提升这些方法的可靠性及其在真实场景中的实用性，从而促进其广泛应用
4 标准化了不确定性的定义，并探索了相关概念，从而促进了领域内的交流
5. 首次提出了一个全面的框架，用于分析LLM生命周期中所有不确定性来源，深入揭示其起源及有效管理策略
6. 对当前用于估计和评估LLM不确定性的方法进行了评估和比较，讨论了它们的优缺点
7. 识别了增强LLM不确定性估计的未来研究方向，解决关键研究空白并探讨新兴趋势，以在任务关键型应用中提高可靠性和准确性
易商有话说 | 关于AI大模型的一些思考
文章概要：
1. 易商数智成立200为从咨询到系统落地的解决方案。
2 大模型未来应用的基础平台，它将悄无声息地融入人们的生活和工作。br>3. 易数智不断探索技术与行业经验深度融合的新路径团队都已加入这场革命。
4. 易商规划了易商智汇”，“销智汇码智金智、才智汇”多个模型应用，发挥大模型推理和生成的能力，让模型融入工作中的节点。
5. 易商数智坚持在保险行业投入，正以AI大模型技术，推动行业的数智化转型
6. 人工智能的蓬勃发展为经济增长注入了新的活力，同时也伴随着一系列的挑战与乱象
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2 大模型未来应用的基础平台，它将悄无声息地融入人们的生活和工作。br>3. 易数智不断探索技术与行业经验深度融合的新路径团队都已加入这场革命。
4. 易商规划了易商智汇”，“销智汇码智金智、才智汇”多个模型应用，发挥大模型推理和生成的能力，让模型融入工作中的节点。
5. 易商数智坚持在保险行业投入，正以AI大模型技术，推动行业的数智化转型
6. 人工智能的蓬勃发展为经济增长注入了新的活力，同时也伴随着一系列的挑战与乱象
AI大模型辅助视域下翻译类论文文献综述的高效撰写策略
文章概要：
1. AI工具在学术研究中爆火，可有效解决文献综述写作难点效率和质量，但也有局限性。
2. 闻刊科研邀请浙江工商大学教授张素敏分享如何使用AI大模型辅助文献综述撰写。
3. 张敏老师是浙江工商大学教授三级教授、博士、博士生导师、学术委员会委员，哲学社会科学基金鉴定专家。<>.大纲包括阐释AI模型基本原理、简介AI大模型在文献综述中的应用简介常用的AI工具、详释如何使用AI工具辅助文献综述及AI辅助中应注意事项。
. 适宜人群为人文社科领域硕博阶段及高校青年群体。
6. 闻刊科研平台招聘博士兼职授课。
7. 讲座目标是帮助大家了解的AI工具合理利用AI大模型辅助完成一份论述全面深入、写作流畅的文献综述。
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2. 闻刊科研邀请浙江工商大学教授张素敏分享如何使用AI大模型辅助文献综述撰写。
3. 张敏老师是浙江工商大学教授三级教授、博士、博士生导师、学术委员会委员，哲学社会科学基金鉴定专家。<>.大纲包括阐释AI模型基本原理、简介AI大模型在文献综述中的应用简介常用的AI工具、详释如何使用AI工具辅助文献综述及AI辅助中应注意事项。
. 适宜人群为人文社科领域硕博阶段及高校青年群体。
6. 闻刊科研平台招聘博士兼职授课。
7. 讲座目标是帮助大家了解的AI工具合理利用AI大模型辅助完成一份论述全面深入、写作流畅的文献综述。