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中型敏捷GenAI模型：面向企业垂直领域应用的实用型AI

编者按：人工智能领域近年来模型规模不断增大，参数规模爆炸式增长。从 GPT-3 的 1,750 亿，再到传闻中的 GPT-4 可能高达惊人的 18,000 亿参数。然而，随着模型规模的不断膨胀，也出现了训练成本高昂、环境影响大、应用部署困难等问题。因此，业内开始反思超大模型的发展方向和意义。

Baihai_IDP

人工智能

2023-08-21 11:05

晨报｜「2023.8.21」星期一

2023年 8月21日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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人工智能

2023-08-21 10:24

晨报｜「2023.8.15」星期二

2023年 8月15日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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人工智能

2023-08-15 09:35

盘点：排名前5的大语言模型（LLM）

大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

网络通信频道

人工智能

2023-08-14 10:19

晨报｜「2023.8.14」星期一

2023年 8月14日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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2023-08-14 10:02

晨报｜「2023.8.11」星期五

2023年 8月11日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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人工智能

2023-08-11 12:59

一文搞懂大模型框架：LangChain

如果我们想要借助 OpenAI 或 Hugging Face 创建基于大语言模型的应用程序，以前我们可能需要手动完成。现在，为了实现相同的目标，我们有两个最著名的库，即 Haystack 和 LangChain，它们可以帮助我们创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程。下面让我们深入地了解一下 LangChain。

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2023-08-10 13:29

晨报｜「2023.8.10」星期四

2023年 8月10日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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2023-08-10 10:26

滇池清昆明兴智慧水文“哨兵”守护滇池胜境

云边端协同的水文信息科学管理。在水文数据管理方面，边缘微服务器汇总的数据能够通过数据自动整编，将全要素水文信息反馈省中心、分中心水文部门

lumin1020

人工智能

2023-08-09 16:35

ChatGPT 越来越笨了吗？

机器能够学习并随着时间的推移变得更好，这是现代人工智能的一大卖点。但8月初发布的最新研究表明，随着时间的推移，ChatGPT 在某些任务上的表现实际上可能越来越差。

qing_yun

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2023-08-09 09:54

晨报｜「2023.8.8」星期二

2023年 8月8日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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2023-08-08 10:09

大语言模型推理性能优化之七策

随着大语言模型在自然语言处理中的广泛应用，如何提高其在实际部署中的推理速度成为一个非常关键的问题。本文详细介绍了当前提高大语言模型推理速度的七大策略，包括使用低精度计算、模型量化、使用适配器微调、采用模型剪枝、批量推理、多 GPU 并行和采用其他推理优化工具等方法。这些方法各有利弊，作者通过具体的实例说明它们的使用效果，让读者比较清晰地了解当前这一领域的技术发展情况。

Baihai_IDP

人工智能

2023-08-07 11:10

晨报｜「2023.8.7」星期一

2023年 8月7日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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2023-08-07 09:57

Meta新开源模型AudioCraft炸场！文本自动生成音乐

8月3日，全球社交、科技巨头Meta(Facebook、Instagram等母公司)宣布开源文本生成音乐模型Audiocraft。

danny_2018

人工智能

2023-08-04 17:49

ChatGPT 助力开发人员改进代码的5个方式

ChatGPT是一个由 OpenAI训练的大型语言模型，本文将向您展示如何使用 ChatGPT 帮助开发人员完成从编码到文档和测试等各种任务。

Seal数澈

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2023-08-04 12:16

晨报｜「2023.8.4」星期五

2023年 8月4日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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2023-08-04 09:39

晨报｜「2023.8.3」星期四

2023年 8月3日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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人工智能

2023-08-03 10:35

晨报｜「2023.8.2」星期三

2023年 8月2日晨报以下皆为公开信息整理汇总

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2023-08-02 09:20

本文整理自7月7日世界人工智能大会“AI生成与垂直大语言模型的无限魅力”论坛上中国工程院院士、复旦大学金融科技研究院院长柴洪峰《大模型赋能金融科技思考与展望》的主题分享，从金融垂直模型构建、金融知识图谱与大模型融合以及金融大模型的监管三个方面进行介绍。随着金融科技的蓬勃发展，金融行业正经历着一场革命性的变革。金融垂直领域模型构建与金融数据的结合成为推动金融科技创新和发展的重要动力。通过整合跨学科研