ChatGPT问世半年之久，人与AI“你问我答”的游戏热度不降反升，AI大模型技术需求也随之水涨船高，成为科技企业重点关注的方向。
现在只要是跟AI主题有关的活动都绕不开一个话题：AI大模型。 在刚刚结束的Google I/O大会上，谷歌展示了其如何将最先进的预训练大模型应用在日常工作中，比如谷歌文档的自动总结功能可将几十页文件总结成几句话。在 4 月提交的论文中谷歌研究人员训练了一个 5400 亿参数的大型语言模型——PaLM，可以自动生成代码、解决数学问题、修复 bug、解释笑话的梗。AlphaBet CEO桑达尔·皮查伊表示PaLM的优点在于可区分因果关系，理解上下文中的概念组合，其在数学问题上的准确率提升到 58%，接近 60%
最近，在微软联合全球八大研究院共同主办的首届微软研究峰会（Microsoft Research Summit 2021）上，微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，他现阶段正在关注的三个方向是：无处不在的计算、AI 大模型、虚拟在线，AI大模型这一方向，纳德拉关注“正在成为平台的大规模模型，这种大型模型背后的计算，如何继续构建系统。”
自从AI诞生至发展至今，人们一直把重点放在AI如何替代人类的工作，人类又将如何在AI发展的时代找到自身的定位。大多的学术讨论也集中在那些因为AI的演进而消失的、又或是新创造出来的工作。也就是说，大家总是把人类和AI放在了对立面，都在讨论“Man VS AI”。很少有文献讨论，一个有经验的有技能的人类，如何借助AI技术，发挥更大的潜能，也就是“Man + AI”。本文主要以对比分析师预测和AI模型预测股票年底的目标价，讨论如何从“Man VS AI”到“Man + AI”。
面向数据的人工智能可以有助于减少生成式AI系统中的幻觉和偏见，从而提高其输出质量。
随着2024年的到来，人工智能领域正迎来前所未有的变革和发展。从深度学习到自然语言处理，AI技术的每一个分支都在经历着快速的进步。在这个关键的时刻，业界专家们提出了对未来趋势的深刻洞察，预测了将形成AI发展主流的关键方向。智哪儿整合了这些专家的观点，旨在为我们勾勒出2024年AI技术可能达到的新高度和其潜在的社会影响。
本次 Workshop：动手实践盘古、伏羲、风乌气象 AI 大模型 | 台风路径预报 由和鲸社区发起举办，面向所有人免费开放。
2022年AI绘画成了现象级应用，其背后是AI圈正火的AIGC以及预训练大模型。在预训练大模型驱动下，AI在“感知”文字、图片、声音等内容外，还具备了“认知”能力去创作内容。
本文为安全智能分析技术白皮书《智能基座，开启安全分析新时代》精华解读系列第二篇，通过应用场景下的案例（Web攻击检测模型）说明SecXOps如何提高安全分析模型开发、运营的效率，以实现安全智能分析自动化、智能化的进阶。
但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。
AI修行之路系列文章是有三AI的代表性作品，共分为5个系列，分别是AI白身境，AI初识境，AI不惑境，AI有识境，不可知。其中前4个系列我们会推出对应的文章，要求如上图，目前已经更新完了30篇文章，白身境和初识境的文章汇总如下，没有学习过的同学可以去补。
随着ChatGPT火爆全球，各行各业都开始讨论AI，如果你在路上随便找个大爷问下，可能他都听说过AI，如果往后几年再来看，2023应该称得上是“AI元年”。但是要你今年过年去跟七大姑八大姨解释一下什么是AI（Artificial Intelligence）？可能还真不是那么好解释，说AI是人工智能？那这不就是简单的英译中？
中国到底有多少AI大模型？在今年10月国内大模型已经有238个。而在6月这个数字才只有79个，仅仅4个月就翻了3倍。 可以说，中国此刻已经是全世界拥有大模型最多的国家，远远超过美国。但这个看似厉害的数字背后，中国又有多少AI原生应用呢？
AI模型发展迅速, 一年前还只有OpenAI可以选择, 但才一年多时间, 不仅商业上的AI模型层出不穷, 开源的AI模型也紧追不舍.
在百模大战中，AI行业的发展正在经历前所未有的变革。这场竞争不仅推动了AI技术的快速发展，也揭示了AI行业的新趋势。这些趋势不仅影响着我们如何看待和使用AI，也预示着AI未来的发展方向。在这个快速发展的领域，了解这些新趋势对于理解AI行业的未来走向至关重要。 现在让我们一起探讨在百模大战中AI行业发展有何新趋势？你可以从以下几个方面进行创作（供参考）
应用程序 是 传统应用 , 大模型被嵌入到现有的应用程序或服务中 , 作为一个组成部分 , 仅在其中的某个环节 , 使用了 AI 大模型技术 ;
在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）的发展日新月异，其中AI大模型学习已成为引领这场技术革命的关键力量。不同于传统的小规模模型学习，AI大模型学习以其强大的数据处理能力和深度学习能力，正在改变我们对世界的认知方式。然而，这种变革并非一蹴而就，它要求研究者不仅具备深厚的数学基础和编程能力，还需对特定领域的业务场景有深入了解。
上个月的计算机视觉学术顶会 CVPR 上，生成式 AI 成了重要方向，高通会议中展示了一把未来有望成为「主流」的 AI 应用：用手机跑大模型 AI 画图。
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型学习已经成为当前研究的热点领域。它不仅是深度学习和机器学习的延伸，更是对大规模数据处理能力的进一步提升。AI大模型学习要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，同时还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。
在2023年的尾声回顾这一年，大模型毫无疑问是科技产业最值得关注的话题。在人们畅想掀起新一波AI浪潮的大模型将如何变革各个行业时，却发现大模型最先“颠覆”的是AI产业本身：大模型具备如此强大且不断进化的“泛化”能力，让“小模型”时代发展起来的众多AI公司似乎在一夜之间丧失了自己的技术壁垒。最具代表性的例子是，OpenAI在首届开发者大会OpenAI Devday上发布了GPT的一系列能力升级之后，众多AI初创公司应声倒下。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Prompt ，即 “人工智能提示词” 。
自ChatGPT爆火“出圈”之后，国内外就掀起了一波AI大模型风潮。越来越多的企业都开始布局AI大模型领域，其中不少企业已经推出了自家的AI大模型产品，试图在这股AI浪潮中拔得头筹。而在众多AI大模型中，既有通用大模型，也不乏垂直大模型。
目前，AI技术在人脸支付、人脸安防、语音识别、机器翻译等众多场景得到了广 泛的使用，AI系统的安全性问题也引起了业界越来越多的关注。
一直在寻找一个东西，一个可以把AI算法工程师的能力真正发挥出来的东西，作为算法工程师，一直以来感觉自己就是个废物，尤其是在Thoughtworks这种并不以算法和AI见长的技术公司，偶尔折腾个模型，顶多只是炫技的表演，当同事问我怎么把这个东西用在项目上，也只能尴尬的笑笑，实在抱歉，因为没有针对性的数据做训练，这个模型的精度可能无法满足实际上线的标准。算法可以被开发出来，但是却无法在实际生产中产生价值，遗憾之余不胜唏嘘，巧妇难为无米之炊，也许到最后优秀如我般的算法工程师只能离职另谋他就。
6月2日，在Computex 2024的盛大开幕之际， NVIDIA凭借其前瞻性的技术视野，向全球展示了其最新成果——NVIDIA RTX AI Toolkit。在这个技术日新月异的时代，人工智能（AI）正成为提升用户体验的核心力量。作为GPU技术的佼佼者，NVIDIA再次引领潮流，推出的RTX AI Toolkit不仅为Windows应用开发者量身打造了一套全面的工具集和SDK，还极大地简化了AI模型的定制、优化和部署过程，确保在本地和云端部署中都能获得卓越的AI性能。接下来，我们将一同探寻NVIDIA RTX AI Toolkit如何为Windows应用开发者带来前所未有的便利和优势。
一口气10+个大模型联手登场，能写诗、写作文、写代码，还能画画、做视频、看图说话。
在AI技术飞速发展的今天，大模型成为了研究和开发的热点。而Docker作为一种轻量级的容器化技术，为AI模型的部署和运行提供了新的可能性。本文将详细探讨AI大模型在Docker容器中运行的可行性、优势与挑战，并提供实际操作的步骤和示例。通过本文，无论是AI新手还是资深开发者，都能对在Docker中运行AI大模型有一个全面的了解。关键词包括AI大模型、Docker容器、模型部署、性能优化等。
在人工智能的世界里，测试将是一场噩梦，衡量标准将是关键。企业需要确保他们建立和维护全面的企业级数据转换图，以将原始数据源转换为AI模型。新的质量标准将需要包括多个AI模型，相同的AI场景，转换后的数据，以及AI生产链。企业还应该投资于人工智能工作流程功能，以在下游业务工作流程中限制上级AI模型的输出，并确保这些指标可配置且可严格监控。
在今天，Iterative Lean Startup原则得到了很好的理解，最小可行性产品（MVP）是机构风险投资的先决条件，但很少有创业公司和投资者将这些原则扩展到他们的数据和AI战略。他们认为，验证他们对数据和AI的假设，可以在未来的时间里与他们稍后招募的人员一起完成。
Vertex AI 是谷歌云提供的机器学习平台服务（ML PaaS）。随着本次发布，谷歌大模型的服务已普遍可用，企业和组织现在可以将该平台的功能与自身应用进行集成。
Chatgpt发布了GPTs，钉钉发布了AI助理，在AI时代 AI agent（智能体）是大模型落地业务场景的主流形式，那什么是AI Agent？
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，我们面临着越来越多的AI安全风险，包括AI的攻击和滥用。在2024年，我们需要更加重视AI安全，采取有效的措施来防范这些风险。本文将探讨2024年的AI安全风险，并提供一些方法来防范AI的攻击和滥用。
万博 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 语言AI，具备了人类的自我审视能力： 最近，一个来自加州大学伯克利分校和霍普金斯大学的学术团队研究表明： 它不仅能判断自己的答案正确与否，而且经过训练，还能预测自己知道一个问题答案的概率。 研究成果一经发布，就引起热议，有人的第一反应是恐慌： 也有人认为，这项成果，对神经网络研究具有正面意义： 语言AI具备自我审视能力 研究团队认为，如果要让语言AI模型自我评估，必须有一个前提： 语言AI回答问题时，会校准自己的答案。 这里的校准，就是语言AI预测
MindSpore Lite 是一款 AI 引擎，它提供了面向不同硬件设备 AI 模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。
作者丨张进 编辑丨林觉民 ChatGPT爆火，引得全世界为之疯狂，恍惚中一夜之间，人人都在讨论ChatGPT，所有大佬和资本纷纷涌进大模型。 上一次如此热闹还是Web 3，不过相对前者是少部分人的自娱自乐，大模型则像魔法，引得全民为之着迷，短短 2 个月内 ChatGPT 就收获 1 亿用户，币圈甚至认为过去3个月内AI创造的价值，超过了虚拟货币历史上创造价值的总和。而创业者和投资人对大模型更狂热，更加充满信念感，坚信大模型的历史意义将不亚于电力的发明；而争夺大模型技术的领导地位，则像“研发核武器”。 “全
最近一段时间，AI 与大模型技术突飞猛进。春节刚过，前沿方向上就迎来了新一轮突破。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】Stability AI也有大语言模型了，现在已有3B和7B的版本。大语言模型的Stable Diffusion时刻，是真来了。 大语言模型之战，Stability AI也下场了。 近日， Stability AI宣布推出他们的第一个大语言模型——StableLM。划重点：它是开源的，在GitHub上已经可用。 模型从3B和7B参数开始，随后会有15B到65B的版本。 并且， Stability AI还发布了用于研究的RLHF微调模型。 项目地址
谷歌除了推出Bard，也开始在传统搜索上实验AI增强；微软必应悄悄增加GPT-4启用开关；创业公司Perplexity.ai也出了新版本。
人工智能进入大模型时代后，各种“类人”和“超人”能力持续涌现，其自主性、通用性和易用性快速提升，成为经济社会发展的新型技术底座。有机构预测，大模型将深入各行各业，每年为全球经济增加2.6万亿到4.4万亿美元的价值。[1]
近日，高通技术公司正式发布白皮书《混合 AI 是 AI 的未来》。高通在白皮书中提到，随着生成式 AI 正以前所未有的速度发展以及计算需求的日益增长，AI 处理必须分布在云端和终端进行，才能实现 AI 的规模化扩展并发挥其最大潜能——正如传统计算从大型主机和瘦客户端演变为当前云端和边缘终端相结合的模式。与仅在云端进行处理不同，混合 AI 架构在云端和边缘终端之间分配并协调 AI 工作负载。 云端和边缘终端如智能手机、 汽车、个人电脑和物联网终端协同工作，能够实现更强大、更高效且高度优化的 AI。
5月18日，作为国内人工智能企业第一梯队的云从科技，也发布了自身的行业大模型“从容大模型”。
今年的AI技术实在太强了......AI对话、AI绘画...后面围绕AI演变出的无数产品正在跃跃欲试，颇有种让人跟不上时代的感觉;
生成式AI作为当前人工智能的前沿领域，全球多家科技企业都在加大生成式AI的研发投入力度。
5月2日，英特尔宣布在全新英特尔® 酷睿™ Ultra处理器上，有超过500款AI模型得以优化运行。这是市场上目前可用的业界出众的AI PC处理器，兼具全新AI体验、沉浸式图形和出色电池续航表现。这一重大里程碑是英特尔在客户端AI技术、AI PC转型、框架优化和包括OpenVINO™工具包在内的AI工具方面投资的成果。
曾经从事过应用程序开发项目的人都知道，不仅是要将代码和内容在生产中，向客户，员工或利益相关者展示出来，而且需要先对其进行测试以确保其不会损坏或交付失败。质量保证（QA）是任何技术或业务交付的核心部分，是任何开发方法的重要组成部分之一。建立、 测试、 部署软件最好的方法是以敏捷的方式，以小块的迭代块进行操作，因此必须确保响应客户不断变化的需求。当然，人工智能项目也没有什么不同。正如我们在先前关于AI方法论的内容中所讨论的，有迭代的设计，开发，测试和交付阶段。
从数据资产到模型资产，大模型的发展，正在加速企业构建AI中台，旨在让更多 AI 的能力能够被构建出来、能够被管理起来、能够面向业务开放起来，打通从数据到模型到最后决策的全链路。
想象一下，AI监控被干扰，盗贼可以登堂入室；通过几句噪音，家用AI音箱就能被外人操控……
都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。
就在刚刚，美图发布了奇想智能（MiracleVision），一个“懂美”的AI视觉大模型。
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