個人隨筆 谷歌之后,OpenAI也要給新聞網(wǎng)站付費了? 大模型的發(fā)展離不開語料,但語料可不是憑空產(chǎn)生。在吞完免費內(nèi)容后,付費的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,必然成為大模型的選擇對象,這樣以來,就涉及到成本問題了。 師天浩 googleOpenAI大模型
個人隨筆 被醫(yī)療把脈的大模型 在數(shù)字化浪潮的推動下,醫(yī)療行業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。大模型技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化應(yīng)用,成為這一變革中的關(guān)鍵力量。本文深入探討了大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和挑戰(zhàn),揭示了從制藥公司到互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療品牌,從AI診療到藥品流通,大模型如何被賦予新的使命和價值。 光子星球 ai醫(yī)療大數(shù)據(jù)
AIGC 大模型最強(qiáng)架構(gòu)TTT問世!斯坦福UCSD等5年磨一劍, 一夜推翻Transformer 超越Transformer和Mamba的新架構(gòu),剛剛誕生了。斯坦福UCSD等機(jī)構(gòu)研究者提出的TTT方法,直接替代了注意力機(jī)制,語言模型方法從此或?qū)氐赘淖儭? 新智元 Transformer大模型技術(shù)架構(gòu)
AIGC 對于 AI & AGI,我有 3 個問題 在人工智能領(lǐng)域,關(guān)于通用人工智能(AGI)的討論從未停歇。隨著技術(shù)的發(fā)展,我們不禁思考:AGI的實現(xiàn)是否需要經(jīng)歷類似人類慢思考的認(rèn)知過程?大模型的高級功能,如思維鏈(CoT)和反思機(jī)制,是否標(biāo)志著慢思考的開始?AGI的發(fā)展是否需要一種社會達(dá)爾文主義的競爭機(jī)制來推動自我進(jìn)化?這些問題觸及了人工智能發(fā)展的核心,本文將圍繞這三個問題展開討論,探討它們對AGI未來的影響。 賽博禪心 產(chǎn)品思考大模型大語言模型
個人隨筆 掌握這五點,輕松落地AI大模型 自從AI興起,不少人都開始創(chuàng)業(yè)或者自己做大模型。但有成功就有失敗,而這些失敗的原因,如何避免?這篇文章,作者給到了自己的看法,供大家參考。 柳星聊產(chǎn)品 AI應(yīng)用個人觀點大模型
業(yè)界動態(tài) 大模型落地考,難點在哪里? 在2024年世界人工智能大會(WAIC)上,我們見證了大模型從技術(shù)探索到商業(yè)化落地的轉(zhuǎn)變。企業(yè)不再僅僅聚焦于模型的技術(shù)突破,而是更關(guān)注如何將這些強(qiáng)大的工具轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)價值。然而,在這一過程中,大模型的落地仍面臨著多方面的挑戰(zhàn)和難點。 光錐智能 AI應(yīng)用大模型行業(yè)趨勢
個人隨筆 人工智能大模型助力營銷效果評估的優(yōu)化之道 本文介紹了如何使用人工智能大模型來優(yōu)化營銷效果評估模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和穩(wěn)定性,以提高數(shù)字化營銷的效率和效果。本文分別闡述了優(yōu)化目標(biāo)和優(yōu)化方法的原理和步驟,并通過一個電商營銷案例展示了優(yōu)化后的效果和改進(jìn)。本文旨在為產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員提供一些實用的模型優(yōu)化技巧和參考。 產(chǎn)品經(jīng)理獨孤蝦 AI應(yīng)用大模型效果評估
AIGC AI大模型落地的兩個確定和一個不確定 大模型發(fā)展至今已經(jīng)2年有余,不少公司喊著“超越ChatGPT”入場,但到現(xiàn)在也沒見超過多少。這篇文章,作者分享了自己觀察到的兩個確定和一個不確定,供大家參考。 柳星聊產(chǎn)品 AI應(yīng)用個人觀點大模型
AIGC AI“幻覺”番外篇——國內(nèi)主流AI大模型“幻覺”橫向?qū)Ρ葌€人測評 當(dāng)前的大模型里,AI幻覺是非常難解決的一個問題。就像生病一樣,不同的模型表現(xiàn)有強(qiáng)有弱。這篇文章,作者對市面上的一些大模型進(jìn)行了評測,看看他們各自的幻覺程度怎么樣。 產(chǎn)品經(jīng)理崇生 AI幻覺產(chǎn)品分析大模型
個人隨筆 李彥宏也受不了“AI炸裂震驚體”了 李彥宏的演講不僅對媒體的過度炒作提出了批評,也提醒了整個行業(yè),真正的創(chuàng)新和價值來自于應(yīng)用的落地和用戶的實際獲益。正如古人云:“不積跬步,無以至千里”,AI的發(fā)展需要的不僅是技術(shù)的突破,更是腳踏實地的應(yīng)用實踐。 三言財經(jīng) 大模型文案標(biāo)題李彥宏
AIGC 少即是多!10億參數(shù)「小巨人」擊敗ChatGPT 只有10億參數(shù)的xLAM-1B在特定任務(wù)中擊敗了LLM霸主:OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上個月剛發(fā)布的蘋果智能模型只有30億參數(shù),就連奧特曼都表示,我們正處于大模型時代的末期。那么,小語言模型(SLM)會是AI的未來嗎? 新智元 ChatGPTLLMSLM
個人隨筆 如何去評測一個大模型 做AI應(yīng)用時,我們都會對個大模型進(jìn)行分析評測,挑選出合適的。但大模型不是APP類產(chǎn)品,評測的方法肯定不同,這篇文章,我們就來看看作者建議如何評測。 貝琳_belin aiAI應(yīng)用分析評測