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中国AI大模型，应该如何商业化

一个事实是，当下的大模型训练需要强大的算力支撑，尤其是参数量大的模型，花费极大。

大模型 AI

ChatGPT「火」烧到游戏行业，有人用其设计关卡、撰写文案、激活NPC，这会给游戏行业带来什么改变？

是否利好中小游戏开发商生产完全取决于这套东西最终的商业模式，提供专门类似胡迪尼式定位的定向服务并积累大量相关训练数据，分档次给不同的用户进行订阅，这是可以预想到的模式。

大模型 chatGPT

没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

如果说此前讨论的Word2Vec这类构建词义向量的模型是教计算机“认字”的过程，那么GPT模型的训练，则是一个“认字”+“背书”的过程。

开源模型

这个方法可以让AI写出的文章完全去掉GPT味儿！

准确性问题：简洁的提示可能让ChatGPT大量的从训练数据中按概率提取文字，导致输出不精确，不稳定。

ChatGPT 写作

理解 o3 及其技术分析

这种方案的实现方式不止一种，可以在训练数据中埋入经过处理好的Step标记，也可以后续在输出流中使用旁路模型进行划分，甚至可以训练每次只生成一个Step就停止（这样更接近于AutoGPT）。

o3 技术分析

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

人工智能体专业化：大型科技公司构建和训练的基础生成模型是通用的，他们使用的开箱即用的工具（如网络搜索）也通常是通用的。

AI Agent 人工智能

大模型在金融行业的应用场景

在海外有一些公司在尝试通过大模型合成数据，并将合成的数据纳入模型训练过程中，这种主动的方法可以主动式的推演一些潜在风险点，增强系统的识别能力。

大模型金融应用

【AI代理】扣子，开始探索多代理模式

我们再来一个比较实验性的设定，比如：假设代理1用的是擅长处理文本的模型，而代理2用的是擅长调用插件的模型（由于模型准确率还达不到百分百，有时候它并不能正确地执行用户的命令，所以我们假设有针对这方面的专门训练以提高执行率

多代理模式大模型

大模型外挂知识库优化-大模型辅助向量召回

Zero-Shot指的是模型没有见过某个场景（或者某个数据集）的数据，就应用于该场景，和用数据训练模型以及在语言模型上下文中加入示例相对应。

大模型

构建开源多模态RAG系统

与广泛的重新训练不同，RAG提供了一种经济高效解决方案，使AI保持最新和相关性，而无需对整个模型进行彻底改造。

RAG 大模型

精通百种语言的翻译AI来了！Meta推出，免费、开源！

开源：Meta公司将SeamlessM4T以及它所使用的训练数据集SeamlessAlign都开源了。

大语言模型

AIGC沸腾200多天后，投资人达成三大共识

大模型的推理和训练对芯片计算能力和显卡提出直接要求,而且模型层需要非常强的技术团队支撑，这使得资本投入非常巨大。

大模型

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

; 3、使用英文去撰写提示词，并且使用大写突出显示单词为什么要使用英文去撰写，这一点其实不需要做过多解释，大家应该都能理解，毕竟模型是人家用英语做母语的人研发的，模型训练所使用的海量内容大部分也都是英文内容

ChatGPT prompt

从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

这是因为LLM在训练的时候接触到的知识有限。

大模型

Stable Diffusion

Stable Diffusion WebUI v1.9.0重大更新！

根据模型时间步长（Model timesteps）而不是采样步骤（Sampling steps）进行精炼器（Refiner）切换从原理上来讲精炼器（Refiner）会根据采样器和模型的训练方式

Stable Diffusion 文生图大模型

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