大模型
“云计算一哥”一口气发布六个大模型、3nm芯片！多模态还要搞Any-to-Any
就在刚刚，云计算一哥亚马逊云科技，在大模型这件事儿上搞了波大的——亚马逊CEO Andy Jassy亲自站台re:Invent24，发布自家新款AI多模态系列大模型，名曰Amazon Nova。 而且是一口气涵盖文本对话、图片生成、视频生成，甚至直接吐露一个小目标：将来我们不仅要Speech to Speech，更要Any-to-Any！ 整体而言，Amazon Nova系列中的所有模型，均以功能和尺寸来划分。
平安人寿ChatBI：大模型智能化报表的深度实践
一、项目背景和目标1. 项目背景：大模型赋能智能 BI我们先来看一份报告，2023 年，国家发布了《数字中国发展报告》，报告显示我国的数字经济规模已经达到了 50 多亿，位居世界第二。 这一成就的取得，离不开像 ChatBI 这样的创新性产品的贡献。
大模型加持下的 Linux 操作系统开发和自动化维护实践
作为国产开源操作系统社区，OpenCloudOS从L1到L3全链路覆盖，从上游社区独立选型软件包，编译、运行不依赖任何其他发行版，做到自主维护、演进，独立修复bug、cve及backport等维护工作。 今年3月，OpenCloudOS已率先构建了一套全流程自动化的基础设施和工具平台，实现对3000 大规模软件包的全链路自主研发与自主维护：《如何实现对 3000 软件包的全链路自主研发与维护?》与此同时，OpenCloudOS进一步结合LLM/AI辅助功能，持续提升开发、维护效率和质量，让社区的开发者、软件包的维护者有更多的精力投入到对重要包的掌握和能力建设、新技术新特性的探索和研发中。 （本文基于2024.10.16 CID演讲整理）一、解决方案综述这套从上游跟踪到代码同步的全流程自动化维护工具平台，主要包括5个部分及对应的工具，其中红色标识的部分通过LLM/AI辅助进一步提升效率和质量。
轻松掌握 AI 大模型！Windows 新突破：Ollama 赋能本地部署
Ollama—— 这是一个专为本地部署优化的 AI 模型。 Ollama 在模型大小、性能和部署灵活性等方面都有非凡的表现，与传统云端部署相比，它可以轻松运行在普通的台式电脑或笔记本电脑上。 这无疑是 AI 大模型的一次重大突破！
图结构转文本序列，大模型直接读懂！图推理性能大涨
大语言模型直接理解复杂图结构的新方法来了：将图（Graph）转换为适合Transformer架构的线性token序列。 belike：这种最新图线性化方法，反映了自然语言中局部依赖性和全局对齐性两个关键属性，即：不仅需要保留基于前文上下文预测下一个token的能力（局部依赖性），而且不同图的token序列应该从具有相似特征的token开始或结束（全局对齐性），就像自然语言文本经常以特定词语开头或结尾。 如此一来，在海量文本数据上训练的LLM也能更好地理解图结构中的关系和属性，如节点计数、最大度数计算和图式形状分类等图推理任务都能完成。
微软：两个AI相互纠错，数学再涨5分
提升LLM数学能力的新方法来了——一个大模型不行，那就两个。 让他们彼此合作，纠正对方的错误。 这就是来自加州大学和微软研究院的最新研究成果：Flow-DPO。
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。
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。
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。
Kimi开源底层推理框架，1小时GitHub揽星1.2k
什么？ Kimi底层推理架构刚刚宣布：开！ 源！
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。
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。
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。
吴恩达开源大模型套件：11 个模型平台一种方式调用，已获星标超 1.2K
它把 11 家知名大模型平台集中到了一起，统一了接口，可以用相同的方式调用不同模型。切换模型时，只需要改动一个字符串，不用在不同的 API 之间摸不着头脑了。
提示词：怎样与大模型沟通
同前面讲大模型特点类似，关于如何使用 GPT，我们也会分成两个视角：用户视角和技术视角。 这一讲，我们先从用户视角来看看如何用好 GPT。 用好 GPT若要充分发挥 GPT 的效用，需遵循以下步骤：首先是定义任务目标。
【RAG】浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力-AssisTRAG
AssisTRAG通过集成一个智能信息助手来提升LLMs处理复杂推理任务的能力。 该框架由两个主要组件构成：一个冻结的主语言模型和一个可训练的助手语言模型。 AssisTRAG与之前的RAG对比1.
滴滴ChatBI技术实践：智能数据分析的前沿探索与应用
一、ABI 方向的演进及 ChatBI 领域现状1. BI 产品的演进方向BI 产品的发展经历了从报表式 BI 到自助式 BI 的演变，而当前智能 BI 则吸引了大家的广泛关注与大量投入。 无论是早期的增强分析技术，还是如今新兴的 ChatBI 产品形态，其核心目的都在于降低用户利用数据的门槛与成本。
火山引擎基于大模型 ChatBI 的演进与实践
一、背景与趋势1. BI 平台演进 - 全面进入智能化在探讨火山引擎 BI 工具的发展历程时，可以清晰地划分为几个关键阶段，这些阶段亦与市面上主流 BI 工具的演进过程相吻合。 最初，传统 BI 工具主要聚焦于报表平台，由业务方提出需求，产研团队作为数据的主要生产者，负责制造简单的报表，以辅助经营仪表盘的制作。
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