AI 算法、算力与体系结构的进步 你有没有想过，AI 是如何从一个个看似简单的算法，变成了如今无所不能的“智能大脑”？算法研究员和工程师不断设计新的 AI 算法和 AI 模型提升预测效果，其预测效果不断取得突破性进展。但是新的算法和模
要马斯克的“洋萝卜”，还是中国的“土萝卜”？ 2024年4月28日，一架从大洋彼岸横跨而来的湾流飞机，悄悄停在了北京。这一天，飞机门打开，一个具有东方相貌、一身黑色西装的高大男人，缓缓走出：他面容憔悴，满脸胡茬，似乎心事重重。这不是马斯克第一次遇
GPTs、扣子、Dify：为什么这些平台无法替代纯大模型开发技术？ 上次我们分享了各平台的使用场景，很多朋友已经有了自己的选择，那还有朋友在问：我用了GPTs也可以搭建应用，为什么还需要学习大模型技术呢？是因为现有平台的功能不够强大，还是说它们在某些方面存在不可忽视的
重塑银行业未来：数字人与大模型引领的智能营销革命 随着人工智能技术突破性进展，大模型不仅能够处理更加复杂多样的数据类型，还能够通过深度学习算法自我优化，为用户提供更为精准个性化的服务。与此同时，基于先进计算机图形学和AI技术构建而成的数字人，则以其高
RAG实战篇：优化查询转换的五种高级方法，让大模型真正理解用户意图 在《RAG实战篇：构建一个最小可行性的Rag系统》中，风叔详细介绍了Rag系统的实现框架，以及如何搭建一个最基本的Naive Rag系统。在这篇文章中，围绕Query Translation（查询转换
大模型“软饭硬吃” 大模型行业的“寡头效应”愈来愈强，跟风加码者多，“另起炉灶”者少。投资人需要更加确定性的“好项目”，最好能看到案例。另一头是急需兜售“API”的大模型公司，以算力兑换token，亟待回血。能够同时满足
AI大模型应用层行业分析（二） 本文分析的假设背景，从分析的内容看，前文已经介绍了AI大模型应用层包括解决方案侧和应用平台，本文将更聚焦与解决方案侧的分析，解决方案侧包括通用大模型和行业大模型等，本文将重点分析通用类生成式大模型方向
AI大模型架构与产业链浅析（一） 本篇章将开启AI大模型系列分析。一、人工智能架构人工智能架构目前有众多分类方法，虽然架构分层有些许切分上的差异，但总体来看，包括应用层、技术层，基础层。其中应用层，按按照服务的对象和功能进行分类，包括
AI大模型：你不得不知道的两个致命缺陷 在当今的科技潮流中，大模型技术已成为人工智能领域的明星技术，太多的人为赶上这一波潮流而抓耳挠腮。然而，每当欢呼更大参数的模型，诸如72B，32B不断被开发的同时，你是否曾深思它们背后的仍潜在缺陷？我们
语言图像模型大一统！Meta将Transformer和Diffusion融合，多模态AI王者登场 Transformer和Diffusion，终于有了一次出色的融合。自此，语言模型和图像生成大一统的时代，也就不远了！这背后，正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像
