今日AI-大模型-2024年12月7日

1 大普遍看好的专业应用方向是AGAgent，主要介绍R一应用形式。
2. 大模型“幻觉，生成内容或时，的结果不完全正确甚至错误。
3 RAG是为了解决大模型实际应用面临的一些问题，特别是“”问题而诞生的基本思想是将传统生成式大模型与实时信息检索技术相结合，为大模型补充来自外部相关数据上下文，以帮助大模型更丰富、、可靠的
4. 要提高模型特定行业与场景中输出的与RAG还可以自己的数据对大模型进行。br>5. 本文从技术层了一个最最的AG应用逻辑架构与流程。

1. 本文基于ESG和人工智能治理相关理论，分析人工智能大模型发展效益、典型风险，进而构建人工智能大模型风险治理框架和实施策略。
2. 从环境、社会和治理三个方面分析了人工智能模型发展的效益和风险，提出了创新双管齐下的应对策略。
3. 大的快速发展引发了有关可持续发展的广泛讨论，需要合理布局人工智能大模型发展生态，推动其健康与高质量可持续发展br>4. 文章从ESG视角分析了人工智能大模型发展的效益和风险，提出了风险治理模型和策略，包括风险分析视角、发展风险、风险治理机制和治理策略。
5. 人工智能大模型治理已成为国际社会共同关注的议题，各国政府正致力于制定政策与制度，以应对大模型带来的风险和挑战。

1. 如何看待AI泡沫论及其对行业的影响：当前AI技术发展迅速，但市场对其期望值过高，存在部分泡沫现象。大模型虽有发展潜力，但尚未出现真正的杀手级应用。
2. 个人如何高效抓住大模型技术红利：个人应持续学习和实践，掌握最新的AI技术和工具，通过项目实战提升技能。
3. 大模型商业化落地中，哪些行业和场景值得企业切入：企业应自身行业特点，寻找大模型能够真正提升效率和用户体验的应用场景，通过定制化解决方案实现价值最大化。
4. 在AI快速发展的背景下，如何保持职场竞争力：持续更新知识结构，掌握前沿技术，培养跨领域的综合能力。
5. 面对AI时代，个人应如何规划和培养技能：个人应制定明确，结合自身兴趣和职业发展方向，选择适合的技能进行深耕。

1 本文全面介绍文心一言、义千问、等国产大详细阐述了的特点与场景了解当前AI技术趋势的优质资料。
2. 介绍了文心、通义混元豆包、60智商量星火、GLMS、百川大模型、天工、、雅意、九天、紫东太初、知海、犀网易等模型的和应用场景。

这篇文章主要介绍了OCR领域的一些重要工作，包括GOT-OCR 2.0、Vary、TextMonkey、mPLUG-DocO 1.5和mPLUG-DocOwl 2等模型。这些模型在OCR任务上都取得了较好的效果，并且在不同方面有所创新。

1.M）的核心深度学习架构（如Transformer开发，通过捕捉自然语言中的模式和语法规则上下文和语义，其目标是预测文本中的下一个词（语言建模），或在更高层次上，生成合理的文本输出语言模型（LLM）的核心技术和特性：Transformer架构是一种基于“注意力机制”的神经网络架构，由Google于2017年提出，其核心特性是自注意力机制、并行计算、理解句子结构和将文字变成数字；3. 为什么“大模型”目前特指"语言模型"：技术推动、应用广泛和市场驱动；4. 为什么叫“大”模型，还有“小”模型吗：参数规模、训练数据量、计算资源和能力范围；5. “小”模型有哪些：MobileNet、GPT-2的小型版本、LightGBM、XGBoost等传统机器学习模型。

1. 本文介绍了训练的相关内容，包括分布式训练的加速、大模型的内存开销、分布式的一些必要前置知识、数据并行、管线并行、张量并行和DeepSpeed等。
2 分布式训练的加速可以通过多个卡数据并行的方法训练，然后把一轮数据算出来的梯度求和更新参数进行下一轮的梯度下降。
3. 大模型的内存开销主要是由于模型参数和梯度的存储，以及混合精度训练时Adam需要一份fp32大小的模型拷贝，momentum和去储存模型的优化器状态
4. 分布式的一些必要前置知识包括MapReduce、通信原语、训练流程和Re-materialization。
5. 数据并行包括Ring All-reduceParameter Server，Ring All-reduce是数据并行训练中一轮迭代完成后的参数同步流程，Parameter Server是将训练拆分为一个master节点和多个worker节点。
6. 管线并行包括PipeDream和GP，PipeDream是将模型根据层拆分到多个机器上，训练时，允许机器在反向传播第一个批次数据的梯度前执行第二个甚至更多后续批次的数据计算，从而实现了pipeline并行。
7. 张量并行包括Megatron和Deepspeed，Megatron是将Transformer的MLP和Multi Head Attention通过上面两种矩阵切分形式组合为下面的计算流程。
8. DeepSpeed包括ZeRO-DP、ZeRO-R、ZeRO-Offload和ZeRO-Infinity，ZeRO-DP是想办法在数据并行的管线上把模型的参数分配到不同显卡上，而不用所有显卡都装载所有参数。

1. AI大模型向B端尤其是工业已行业共识，大模型依托基础大的和知识融合工业细分行业专家经验参数量少、度高、落地性等优势，可以为工业领域技术突破、产品创新、变革等提供解决方案。br> 2 通用模型具备强大的语言和图像识别能力、推理和决策自适应学习处理大量的工业，并从中提取出有价值，为工业制造提供更智能的。<> 3 AI通用大模型结合领域的场景包括故障预测和维护、质量控制、生产计划排管理、管理。br> 4 通用模型在领域的应用存在一些困难数据、、门槛和安全、投入成本高等。企业需要采取措施如数据治理、提高技术水平保证数据隐私保护、寻找的合作伙伴等

1. 作者收到奖励自己跑步1周年的：AI鼠标，想用用AI鼠标，看看写有啥帮助。
2. 作者认为写文章跑步类似，每天坚持有写作的手感，写作培养成习惯，像每天要吃饭的。
. 作者用AI鼠标写了一篇文章，并对文章进行了色。

1. 南洋理工大学LMMs-Lab团队使用“模型看模型”的方法，LLaVA-OV-72B对LLaVA-NeXT-8B中的神经元进行自动解读，获得了非常多有趣的结果
2. 该团队使用稀疏自编码机（SAEs来把多语义神经元解离为单语义神经元，并且用LLaVA-OV-72B对单语义神经元进行自动解释能够接近人类水平
3. 南洋理工大学LMMs-Lab团队使用LLaVA-OV-72B对LLaVA-NeXT-8B中的神经元进行自动解读的具体方法分为三步：用SAEs获得单语义神经元、使用LLaVA解释单语义神经元、刺激对应的神经元
4. 该团队用刺激神经元的方式成功抑制了模型输出的幻觉现象6. 该团队的研究还存在一些局限性更高效的自动可解释流程、自动激活神经元的流程、更准确的自动解释流程等问题需要攻克

1. ChatGPT-4科研学术工作协助、论文写作润色阅读审稿、SCI及SSCI写作、课题与基金申请和PPT报告写作、数据分析、深度学习机器学习和AI绘图及科研绘图高级研修班
2. 课程以实践操作为主，在课程中带领您深入体验ChatGPT的神奇之处，探索AI绘图的无限可能。课程涵盖了ChatGPT学术及论文协助和AI绘图的基础知识、实用技巧和实战案例，课程目标是利用最新的AI工具提高您的10倍生产力和创造力
3. 培训内容涵盖科学研究协助、学术研究支持、论文撰写与润色、辅助SCI和SSCI论文、文献检索、汇总与综述撰写、基金及标书撰写优化、教学辅助及课程设计、课题规划与创新设计、科研工作协助与应用、PPT报告与学术演讲材料制作、智能办公协助、数据处理与复杂分析、技术开发支持、编程及机器学习与深度学习算法协助、科研绘图及高质量生成、实验模拟与结果预测分析、企业管理与运营支持、AI绘图与设计创作、生活辅助、办公文档高效撰写与优化、工作报告撰写与审校、科研成果传播与通俗化支持、智能化工作优化等等
4. 培训采用线上直播与线下现场授课同步进行，学员可根据需求自由选择适合的学习方式
5. 清华大学中国科学院等科研机构的高级专家，具有10余年人工智能经验和8年人工智能行业培训经验，专注于人工智能领域的一线实战，长期主持并完成国家和企业重大项目，拥有20余项专利
6. 国科清研国际科学技术中心举办，协办单位：北京市北科云控信息科学技术有限公司、国科清研国际科学技术发展（北京）有限公司、北京中软教育集团、 国培教育发展中心
7. 可开培训费，会议费，材料费，测试费，各类耗材等发票，可提供会议通知及相应清单或明，如需公对公汇款，可提前开具发票办理
8. A类：国科清研《AIGC-ChatGPT应用工程师》(高级）专业能力证书；B类：中华人民共和国工业和信息化部《人工智能应用工程师》高级职业技术证书；C类：中国通信工业协会NTC《人工智能应用工程师》高级职业技能证书
9. 学生优惠300元；2人报名每人可减少200元；3人报名每人可减少300元；4人报名每人可减少400元；5人团报，免费送1个名额，第6人免费；特别说明：以上优惠只能享受其中一种，不可叠加
10. 报名后我们将会给您发送详细的培训通知、上课安排、及培训的软件及代码上课讲义教材等

1. 亚马逊云科技在 re:Invent 上宣布了六款自研基础模型——Amazon Nova 系列，包括 Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro、Nova Premier、Nova Canvas 和 Nova Reel。
2. 亚马逊云科技的 Amazon Bedrock 模型蒸馏功能使用户能够快速蒸馏出高效的小尺寸模型；Amazon Bedrock Automated Reasoning checks 功能则能利用自动化推理检查来应对模型幻觉，提升模型的精准度。<>3. 亚马逊云科技的 Amazon Q 由 Amazon Q Developer、Amazon Q Business、Amazon Q Apps 三部分组成。本次核心更新出现在 Amazon Q Developer 上，包括自动执行单元测试、提供文档与代码审查智能体，旨在帮助开发人员在整个软件开发过程中加快构建速度，并帮助用户在短时间内解决运营问题。

1. 文章介绍了“”大模型这是次季节气候预测的智慧方案> 2. 文章提到了AI气象大模型以及人工智能在气象领域的进展
3.提供“风顺”大模型链接

1. 朱啸虎一日连发两条朋友圈，拆解月之暗面仲裁案缘由。
2. 苹果确认与百度合作，计划于2025年在中国推出名为AppleIntelligence的生成式人工智能服务。
3. 字节开源最全面代码大模型基准FullStack Bench。
4. 原小米汽车自动驾驶产品技术负责人刘方离职，布局具身智能。
5. 商汤完成战略组织架构重组，集团将聚焦生成式AI等核心业务。
6. 多家行业协会呼吁审慎采购美国芯片。
7. 腾讯大模型上线文生视频，并宣布开源。
8. 微信公众平台灰度测试AI生图功能。
9. 陈天桥内部讲话流出，公开盛大AI战略。
10. 地平线副总裁余轶南离职，进军机器人领域。
11. 毫末智行发布内部信：全员保持危机意识，加大端到端研发落地。
12. 清华大学打造，人工智能医院年底前正式上线。
13. 影目科技发布全球首个1080一体式AR眼镜。
14. 国内人形机器人整机厂商已超80家。
15. ThinkPad发布全新Aura Al元启版，首发价15999元起。
16. 库克表示，苹果从来没有考虑过Apple Intelligence收费问题。
17. OpenAI发布完整版o1推理模型，以及月费200美元的ChatGPT Pro。
18. Meta将在路易斯安那州新建巨型AI数据中心。
19. OpenAI挖角加密货币公司Coinbase，聘请首任首席营销官。
20. 马斯克公开批评激光雷达智驾方案，认为纯视觉方案才是自动驾驶的未来。
21. 马斯克加码起诉OpenAI，要求法院禁止其转变为营利性公司。
22. OpenAI因版权问题被加拿大多家新闻出版商起诉。
23. 亚马逊发布新模型Amazon Nova。
24. 谷歌基础世界模型Genie迎来升级，一键生成绚丽的3D世界。
25. 三星首款AR眼镜或于025年问世。
26. OpenAI考虑在人工智能产品中引入广告。
27. 特斯拉机器人“里程碑”：22个自由度灵巧手来了。
28. 现代汽车推出可穿戴机器人。

1. 大模型在人工智能领域广泛应用，其技术体系愈发复杂精细，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“模型技术演进”分论坛，多位嘉宾分享了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。
3. 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。
4. Michael Wong分享了AI潜能不仅依赖技术的突破，也离不开工具、框架和编程语言的有效使用。br>5. 刘广分享了Infinity Instruct项目通过整合现有开源数据，构建两级标签体系，提升了数据筛选的效率，为数据分析与优化提供了科学的依据。
6. 吴凌翔分享了紫东太初多模态大模型的发展历程和创新成果，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。
7. 鱼哲分享了生成式AI落地的机遇与挑战，包括最大化机会和选择任务两个关键点，并将AI的应用场景划分为四个象限。
8. 孟令公分享了大模型推理性能优化与实践，包括KV Cache管理、Prefill阶段和Decode阶段的优化，以及多LoRA技术、模型层的优化等。
9. 彭厚文分享了腾讯混元多模态大模型实践与思考，包括视觉编码器、视觉-语言适配器、大语言模型的研发，以及数据、模型结构、模型训练、模型推理、强化学习中的偏好对齐、模型评测等方面的技术思考。
10. 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。

1. 文章介绍了《训练大模型实践》，由Weights & Biases（W）提供是一份关于从头开始训练语言模型（LLMs的权威指南，内容覆盖了从数据收集与处理、模型架构选择、技巧与优化策略，到模型评估部署等环节
文章给出了本书的免费获取地址，下方公众号“大模型说”关键字“db24”获取下载地址br>3. 文章介绍了本书的内容，是否从头开始M、训练LLM的基本方法、模型和数据集的、并行训练技术、训练中的挑战和策略、基于人类反馈强化学习（RL）。

1. 文章从数据、模型、下游任务3个方面阐述了AI大模型的研究进展，探讨了多模态、可解释、人类反馈学习3个发展方向，开展了自监督单模态遥感大模型初步试验，最后进行了总结与展望。
2. AI大模型的发展历程经历了萌芽期、探索沉淀期、迅猛发展期，具有高泛化通用性、高精度、降低门槛的价值。
3. 国内外遥感领域的商业公司、高校及科研院所陆续推出遥感大模型平台，在一定程度上能满足城市规划、耕地保护、灾害监测等实际应用需求。
4. 遥感大模型构建存在高质量样本体量很小、语言、视觉大模型在遥感领域应用研究比较缺乏、模型迭代优化技术亟待突破、多源数据融合不足、物理、地理、物候、专家等知识未有效利用，可解释性不强等挑战。
5. 武汉大学张良培教授团队以遥感大模型的预训练技术为主线，归纳分析了有监督单模态、无监督单模态、视觉-文本联合多模态预大模型的研究进展，探讨了结合遥感领域知识与物理约束、提高数据泛性、扩展应用场景、降低数据成本4个方面的展望。
6. 文章从数据、模型、下游任务3方面阐述了AI大模型的研究进展，探讨了多模态、可解释、人类反馈强化学习3个发展方向，开展了自监督单模态遥感大模型初步试验，最后进行了总结与展望。

1 小王对AI工具又爱又，作为产品经理，对AI的困惑。
2 大语言模型是一个“预测它通过学习大量的文本内容，形成了某种模式，可以预测下一个或最合适的表达方式。<> 3. 大模型工作原理可以概括为3P”模式、预测下一步、生成内容br>.了使用效率，需要明确的背景，使用结构化的方式，善用和要求
5.常见误区不要期待它创造全新知识，记住它是概率的，重要信息需要验证br> 6. 建立正确认知，把当作的而非万能的神器，理解它能力边界，保持理性和批判性思维。

1. 大模型混战这一年，玩家们有两个速度之争：技术迭代和产品更新的速度，商业化赚钱和应用落地的速度。
2. 技术和产品的迭代很直观，直接推动大模型行业的百舸争流。从语言大模型，到文生视频大模型，再到3D生成大模型，几乎每隔几个月就会有让人眼前一亮的大模型出现。
3. 大家都在尝试和摸索。每一次技术的扩大亮相，都会将具有前瞻性的大模型厂商推到聚光灯下，并引发新一轮的行业追随。
4. 有人领先，就有人追赶。这些尚未成熟的技术，给了探路者弯道超车的机会，也带来了商业化的压力。
5. 尤其是进入今年下半年，整个行业的风向更加微妙。市场逐渐对大模型祛魅，资本也回归理性，行业的两股势力也发生了站位的转换。
6. 一边是阿里、字节投入动作明显加快，收编大模型创业公司的核心人才，推出一系列AI产品；一边是创业公司开始重新评估自身的路线，国内“AI六小虎”有两家逐步放弃预训练模型，业务重心转向AI应用。
7. 这背后，直指行业第二个速度之争：商业化的效率。
8. 毋庸置疑，当下的大模型赛道高度拥挤，随着算力成本上涨、算力分配有限，对创业公司而言，大模型这场战役时间线拉得越长，创业公司的压力就越大。11. 过去两年，大模型不缺惊艳时刻，行业也处于百家争鸣的阶段，无论是暂时领先的玩家，还是奋力追赶的玩家，都有机会在奔跑中，抢到更多的蛋糕。

1. 豆包大模型团队开源FullStack Bench，一个专注于全栈编程和多语言编程的代码评估数据集，该数据集在业界首次囊括编程全栈技术中超11类真实场景，覆盖了16种编程语言，包含3374个问题，相比此前基准，可以更有效地评估大模型在现实世界中的代码开发能力。
2. 字节跳动豆包大模型团队与M-A-P开源社区联合提出FullStack Bench，一个涵盖多个应用领域和编程语言的评估集，旨在评估大型模型在各种真实世界代码开发场景中的能力。
3. 豆包大模型团队还开源了一款高效的代码沙盒执行工具——SandboxFusion，用于评估来自不同语言的不同编程任务。
4. 研究团队基于FullStack Bench对全球二十余款代码大模型及语言大模型的编程表现进行了评测，这些模型包括Qwen2.5-Coder、DeepSeek-Coder-v2、CodeLlama等开源模型，以及GPT-4o、OpenAI-o1、Doubao-Coder-Preview等闭源模型。
5. 我们提出的全新代码大模型评估基准FullStack Bench，以及沙盒执行工具SandboxFusion，旨在为AI在真实编程场景中的表现潜力提供快速评估参考，从而推动代码大模型的发展。

1. 本文以武汉开目信息技术股份有限公司自研的基于大模型的工艺自动生成系统为例，阐述了AI大模型在相关工业软件中的应用场景、技术难点及其。
2. 探讨了工业大模型的概念及其在工业软件中的应用场景。
3. 分析了模型在工业软件中的应用需求，包括国产工业软件现状和工业软件也要“弯道超车”。
4. 提出了工业大模型在工业软件中的应用场景，包括研发与设计应用场景、生产与制造应用场景、售后与运维应用场景。
5. 分析了基于大模型的工艺自动生成系统应用场景、技术难点及其解决方案。
6. 总结了AI大模型在工业软件中的应用潜力和未来发展方向。

1. 大模型未来远远超越简单的问答，它正在重新定义我们与IT交互方式。
2. 通过结合Prompt技术（提示词设计）R（增强生成，大模型可以将的转变为“对话式”<>3. Prompt技术看作是写给大模型的剧本，告诉它你需要什么样的或。
RAG技术让模型能实时检索最新的，相当于给大配备了“图书馆和网络6 大模型未来成为个人的“万能助手”让IT系统变得更人性化、更易用。

1. 通用大模型智慧在参数达到一定数量时突然涌现
2.以中年男人在电视节目夸夸其谈为例，说明中年油腻男的显摆行为令人讨厌，就像大最开始的幻觉问题。
3. 中年男人油腻的是真诚和谦虚，要保持随时吸收新知识的能力。
4.回忆自己第一次使用chatGPT时的震撼，并感慨大模型技术的发展仍处于基础设施建设阶段。
5.建议多用AI，学习prompt工程，提升自己的竞争力。

1. 大模型市场全景与发展：大掀起狂澜，02年整个招投标市场爆发式。全年采购规模达.9亿元，数量190个，16预计2024市场规模突破31亿元。
大模型在垂直场景的商业化正迎来提速。生产研发、运营客服、成为三大核心应用场景，场景既容易，又快速企业创造。电力交易、维修直播投流细分领域需求不断涌现。端模型市场主导地位，占比达49%<>3 供应商格局也在重塑。中国电信百度、中科歌等供应商成功拿下3个以上大项目。智谱AI的新锐力量展现出强劲，其GLM-性能逼近GPT-4竞争从通用模型行业大模型转移。br>4. 头部玩家格局与突围：模型赛道上，电信出强大实力。203年招投标市场达193.1万元，推出星辰语义大模型并计划开源TeleChat-B版本。202年中标2,259，与1,27家采购商达成合作。丰富的客户资源行业为大模型奠定基础
. 市场格局正在重塑，202年是模型商业化关键一年未来突围需要多维突破：场景深耕、生态共建、技术创新、商业模式。

1. 大模型智能体的社会模拟综述，将现有工作分为个体模拟、场景模拟和社会模拟
2. 个体模拟利用LLM智能体来模拟特定个体或群体，侧重于对于单个人的特征复制，而不涉及多智能体交互
3. 场景模拟在一个集中的场景中组织多个智能体，由特定的目标或任务驱动，通常集中在特定场景中的小规模智能体上，研究多智能体的集体智慧
4. 社会模拟模拟智能体社会中更复杂多样的行为，探索现实世界应用中的社会动态，范围对社会理论、假设的验证，到对大规模的现实社会现象的探索
5. 本文依次总结了三类模拟的研究进展，并探讨它们的发展趋势，旨在推动这一领域的进一步发展，同时为跨学科研究提供支持

1. 小米在大模型端侧部署的探索，是技术的展现更是对智能设备发展趋势精准把握。
2. 端侧AI技术在隐私安全、可靠性、成本效益和个性化服务等方面具有显著，小米凭借其海量侧设备和“软硬件深度融合”的战略，积极投身于端侧的研发，致力于实现大模型端侧高效部署。
3. 大语言模型（LLM端侧部署诸多挑战，体现在计算能力、、功耗和带宽等方面。<>4.克服端侧的挑战，积极探索技术，剪、、投机推理和优化推理等多个方面。br>5. 小米在大端侧已取得显著，已在高通/天玑GPU和平台N、天玑N等上1.-.B的端侧展望未来小米将继续提升端侧模型的，使其更加强大且个性化，不断融合新技术，用户更加智能、便捷的体验。

1. 案例以《生成式AI大模型应用》课程为基础，多种大模型工具进行教学应用，形成了课程标准和教学设计，积累并编写了，开发制作了相关的线上和线下教学资源及素材。课程开设三个学期以来，累计选课人数达600余人，入选了职业教育国家软件技术专业教学资源库项目。先后获批多项省级课题。依托、校企联合开发了“长长GPT”垂域大模型，开展AIGC大模型在行业领域的应用的省级和国家级教师培训班。
2. 案例围绕通识课程建设，结合跨专业、复合型人才培养，创新性的形成了“大模型+X”的理念，依托该理念，结合文心一言等大模型生态，建成了《生成式AI大模型应用》课程，总课时32课时，形成了完善的课程资料，打造了丰富的大模型课程资源和线上资源300余个，并编写了《生成式AI大模型应用实践》讲义，作为国内首批开设的大模型通识课，累计选课人数达600人以上，课程入选了职业教育国家软件技术专业教学资源库项目。获批多项省级课题。开发了“长长GPT”垂域大模型1个，它通过分析海量教育数据，优化大规模预训练模型，以快速准确地回应教师提问目前在电子信息等8个专业领域具备了强大的语义理解和推理能力，能够提供深入回答和建议，并自动生成教学大纲、设计教学活动和生成试卷等实用功能，帮助教师提高教学效率，关注学生个性化发展，应对教育变革挑战。团队先后为山东省、广东省等省级培训班和国家级培训班开展AIGC大模型在行业领域的应用培训11次，培训相关老师达2000余人次。
3. 案例建设的课程和讲义及线上资源解决了目前大模型应用不系统、参考资料缺乏等问题，课程的成果“长长GPT”垂域大模型解决了教育中应用不深入、不专业的问题。同时开展文心大模型赋能教学模式相关研究，将文心大模型与教学各个环节紧密结合，研究基于文心大模型的新型教学方法和教学理论。本案例对于培训学生、乃至教师的大模型应用能力具有重要的现实意义。

1. 面试理想汽车大模型算法工程师岗位，被问到了很多模型基础，包括通用大模型、微调、多模态模型
2. 面试官围绕RAG项目进行提问，项目思路、遇到的及解决方法、以及与开源的等
. 技术问题回答包括大模型存在的及解决方法、模型框架的、自动驾驶大模型看法及落地方法等
4. 推荐自动驾驶之心的模态大，课程从通用多模态大到大模型，最终在聚焦在到端自动驾驶多模态模型>5.内容包括多模态模型、基础模块、通用多模态模型微调强化、在自动驾驶应用、专题>. 适合包括高校研究人员与学生初创企业团队技术专家、、想要转行从事大模型
7. 讲师为业内大厂高级算法工程师，具有丰富的经验
8. 课程收获包括掌握通用大模型的理论与微调技术、自动驾驶大模型在和工业界的前沿算法、大模型与部署的实际能力、应用大模型解决实际问题能力、提升科研与工作核心竞争力
9.所需基础包括一定的深度学习大模型、了解Transformer结构、Python和PyTorch基础，代码读写的、需要自备GPU，不低于12G
10 开课时间为20年12月日课程购买后不退款，购买后1有效

1. 人体数据中心大模型的特色：预处理和清洗、提取与选择疾病预测和诊断模型、个性化分析、实时监测和预警挖掘模式优化收集策略。br>2. 为了发挥人体中心的作用，需要采取一系列重要措施采用增量学习算法、模型定期训练、实现数据融合与整合、建立有效的监控评估指标、云存储计算资源建立数据标注和机制
3.数据中心的建立，人工智能与大数据综合服务能够充分人体数据潜在价值为航天事业、加工安全医疗健康众多领域带来更、和的诊断和监测方法有力推动技术不断创新和蓬勃

1. 亚马逊云科技在今年re:Invent的第三日发布上，从三大维度构建了AI解决方案，包括Amazon SageMaker、Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Q Developer，旨在降低模型训练成本，提高算力利用率，降低生成式AI开发门槛，提升代码开发效率。
2. Amazon SageMaker进化成为“新物种”，为所有数据分析和AI提供一站式服务，包括数据探索、准备与集成、大数据处理、快速SQL分析、机器学习模型开发与训练，以及生成式AI应用程序开发所需要的全部组件。
3. Amazon Bedrock Marketplace的开放程度“超级加倍”，从模型“自营店”升级成模型“百货商场”，并通过多项能力降低生成式AI开发门槛。
4. Amazon Q Developer发布多项升级，提升代码开发效率，并与Amazon SageMaker形成联动，增强模型构建与数据处理能力。

1 必看！模型训练圣经《从头大模型》PDF分享
2. 专注深度学习、NLP相关技术、资讯，追求纯粹的技术学习、的快乐

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