大模型
揭秘：为何大模型总是赚不到钱？行业内幕大曝光！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）一个扎心的问题：大模型盈利了吗？ 随着技术的发展，AI 逐渐走下了「神坛」，整个业界都变得更加客观和务实。 从OpenAI 今年高达 50 亿的天价亏损，到月暗沸沸扬扬的前投资人仲裁风波，大模型厂商的生意之路不是铺满大额融资的花路，而是充满了坎坷和荆棘。
12/2/2024 9:37:09 AM
伊风
将大语言模型集成到现有软件系统的完整指南
译者 | 布加迪审校 | 重楼随着最近应用迅速普及开来、人工智能（AI）得到广泛采用，大语言模型（LLM）已变得备受广大公司企业、开发人员和非开发人员的欢迎，因为它们为用户提供了诸多好处。 它们帮助开发人员调试代码并生成代码片段，还帮助澄清看似复杂的编程概念和任务，从而提高生产力。 只要用于训练的数据集涵盖主题，使用LLM的非开发人员就可以受益于对问题做出快速且定制的响应和答复。
12/2/2024 8:10:31 AM
布加迪
清华新VLA框架加速破解具身智能止步实验室“魔咒”，LLM开销节省4-6倍 | NeurIPS'24
计算、存储消耗高，机器人使用多模态模型的障碍被解决了！ 来自清华大学的研究者们设计了DeeR-VLA框架，一种适用于VLA的“动态推理”框架，能将LLM部分的相关计算、内存开销平均降低4-6倍。 （VLA：视觉-语言-动作模型，代表一类用于处理多模态输入的模型）简单来说，DeeR-VLA就像人的决策系统：简单任务快速思考，复杂任务仔细思考。
12/2/2024 7:10:00 AM
apk 文件显示，谷歌 Gemini 未来将支持代码文件夹 AI 分析功能
如果这一功能上线，用户将能够直接向 Gemini 上传代码文件夹。虽然 Gemini 已具备阅读单个代码文件并提供反馈的能力，但实际开发项目往往由多个代码文件组成。
11/30/2024 9:48:15 PM
清源
国家管网“管网”大模型正式上线应用，基于华为算力底座和技术栈
据华为官方消息，11 月 29 日，国家管网集团“管网”大模型正式上线应用。“管网”大模型基于华为算力底座和技术栈，打造“管网制度流程 + 数据 + IT + 大模型”体系，构建具有管网特色的大模型方案。
11/30/2024 5:57:28 PM
浩渺
关于 Meta Llama 3，你知道多少？
2024年，对于人工智能领域来说可谓意义非凡。 继 OpenAI 推出备受赞誉的 GPT-4o mini后，Meta 的 Llama 3.1 模型亦在 . 7月23日 惊艳亮相，再一次掀起了新一轮人工智能热潮。
11/29/2024 4:55:04 PM
架构驿站
重磅开源！Kimi把自家底层推理架构都开源了，开源贡献阵容相当豪华：清华、阿里、华为、AISoft、面壁智能
就在昨天，Kimi宣布要把自家底层的大模型推理架构Mooncake开源出来！ 有媒体称该架构正是承载了月之暗面Kimi线上80%以上流量的正在用的底层架构。 小编立马求证了一番，的确Github上有提到：Mooncake 正在服务Kimi平台。
11/29/2024 1:54:13 PM
OpenAI API：LLM编程的事实标准
当下，大模型领域已然步入 “百模大战” 时期，形形色色的大模型如雨后春笋般不断涌现。 那么，若我们打算学习大模型的 API，是否真的需要逐一去钻研呢？ 答案无疑是否定的。
11/28/2024 4:45:50 PM
greencoatman
官宣开源 阿里云与清华大学共建AI大模型推理项目Mooncake
2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。 通过使用以 KVCache 为中心的 PD 分离和以存换算架构，大幅提升大模型应用Kimi智能助手推理吞吐的同时有效降低了推理成本，自发布以来受到业界广泛关注。 近日，清华大学和研究组织9#AISoft，联合以阿里云为代表的多家企业和研究机构，正式开源大模型资源池化项目 Mooncake。
11/28/2024 3:51:00 PM
新闻助手
上海AI实验室版o1已上线！数学竞赛题、Leetcode赛题全拿下，还会玩24点
国产o1新选手登场！ 它能快速解决更复杂的数学解题、代码编程、数字游戏等任务。 这就是上海AI实验室版o1——强推理模型书生InternThinker，刚刚正式开放试用！
11/28/2024 1:40:00 PM
量子位
月之暗面 Kimi 联合清华大学等开源大模型推理架构 Mooncake
本次开源将采用分阶段的方式，逐步开源高性能 KVCache 多级缓存 Mooncake Store 的实现，同时针对各类推理引擎和底层存储 / 传输资源进行兼容。
11/28/2024 1:06:19 PM
汪淼
标记化在LLM中有怎样的重要作用？
译者 | 李睿审校 | 重楼如今，GPT-3、GPT-4或谷歌的BERT等大型语言模型（LLM）已经成为人工智能理解和处理人类语言的重要组成部分。 但在这些模型展现出令人印象深刻的能力背后，却隐藏着一个很容易被忽视的过程：标记化。 本文将解释标记化的定义，标记化如此重要的原因，以及在实际应用中是否能够规避这一步骤。
11/28/2024 8:15:44 AM
李睿
1行代码改进大模型训练，Llama训练速度提升至1.47倍，全华人团队出品
只要改一行代码，就能让大模型训练效率提升至1.47倍。 拥有得州大学奥斯汀分校背景四名华人学者，提出了大模型训练优化器Cautious Optimizers。 在提速的同时，Cautious能够保证训练效果不出现损失，而且语言和视觉模型都适用。
11/27/2024 2:30:00 PM
量子位
遗憾不？原来百度2017年就研究过Scaling Law，连Anthropic CEO灵感都来自百度
在追求 AGI 的道路上，Scaling Law 是绕不开的一环。 如果 Scaling Law 撞到了天花板，扩大模型规模，增加算力不能大幅提升模型的能力，那么就需要探索新的架构创新、算法优化或跨领域的技术突破。 作为一个学术概念，Scaling Law 为人所熟知，通常归功于 OpenAI 在 2020 年发的这篇论文：论文标题：Scaling Laws for Neural Language Models论文链接：、数据量、计算资源增加而指数提升。
11/27/2024 1:40:00 PM
机器之心
提示工程：更好地释放LLM的能力
提示工程，正如其名，主要聚焦于探究如何创作提示词。 存在提示工程的一个关键缘由在于，大模型在不同人群的视角下所发挥的作用差异显著。 普通使用者往往仅将大模型视作聊天机器人，他们着重关注的是大模型能否迅速且精准地予以反馈。
11/27/2024 10:23:31 AM
greencoatman
如何借助Cortex运行本地LLM
译者 | 布加迪审校 | 重楼AI行业正在经历一场转变，转向更小巧更高效的大语言模型（LLM），从而使用户能够在本地机器上运行模型，无需功能强大的服务器。 本教程将指导你借助Cortex运行本地LLM，着重介绍其独特的功能和易用性，使任何拥有标准硬件的人都可以享用AI。 注意：Cortex目前正在积极开发中，这可能会导致bug或某些功能无法正常运行。
11/27/2024 8:14:43 AM
布加迪
UC伯克利：给大模型测MBTI，Llama更敢说但GPT-4像理工男
如果你经常在不同大模型之间来回切换，或许会发现不同模型的回复语气有细微差异，如同有不同的性格。 那么，LLM究竟有没有「性格」这种维度的特征？ 最近加州大学伯克利分校发表的新研究VibeCheck就证实了这种推测。
11/26/2024 1:40:00 PM
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