Agent开发的四种设计模式在吴恩达教授的演讲中，他提到了四种可以显著提升AI智能体性能的设计模式，反思，Reflection，的深度解析在吴恩达教授提出的AI智能体工作流中，反思，Reflection，是一个关键的概念，它指的是智能体在完成任务后，能够自我审视其产出，并主动寻找潜在的改进空间，这种...

  想象一下，在几秒钟内就能创作出一首完整、专业听起来的歌曲，不需要多年磨练音乐技艺，也不需要掌握复杂的音乐制作软件——只需要用几个词描述你的想法，这就是SunoAI提供的东西，这是一款开创性的平台，利用人工智能的力量来民主化音乐创作，特别是它的最新音乐生成器版本，Sunov3！释放创造力，SunoAI...

  今天突然发现腾讯开源混元大模型，十分震惊，腾讯也来挤开源赛道了，只能说大模型开源越来越繁华了，这次开源的主要是MoE模型，有Base模型和Instruct模型，总参数量389B，激活参数52B，支持最大上下文256K，Github，https，github.com，Tencent，Tencent，H...

  麻省理工学院，MIT，官网消息，多位高级讲师、教职员工、学生在MIT举办的，2024年学习节，上，分享了生成式AI在教学、学习领域中的实际案例和对教育的重要性，OpenAI的ChatGPT成为本次活动中的分享重点并一致认为，ChatGPT等生成式AI是可以作为辅助工具提升教学和学习效率的，而不是一味...

  探索视频理解的新境界，Mamba模型引领计算机视觉研究新潮流！传统架构的局限已被打破，状态空间模型Mamba以其在长序列处理上的独特优势，为视频理解领域带来了革命性的变革，来自南京大学、上海人工智能实验室、复旦大学、浙江大学的研究团队发布了一项开创性工作，他们全面审视了Mamba在视频建模中的多重角...

  写在前面前一阵子的开源和闭源之争炒的比较火热，之前一直想写点什么，由于太懒就没写，但是最近开源模型真的太火爆了，前有Grok，1、Mistral，8x22、Llama3，后有Yi，1.5、Deepseek，V2、Qwen1.5，110B，开源模型现在真的卷到飞起，今天简单聊聊下面的几点内容，欢迎大家...

  ​Google的Pixel9系列正式发布，亮点依然在AI功能！为了让自家的手机能跑起来AI功能，Pixel在硬件方面进行了升级，Google为所有新手机增加了RAM，以满足对设备内存需求高的AI应用，Pixel9配备了12GBRAM，其余型号，Pixel9Pro、Pixel9ProXL、Pixel9...

  早上起来发现，MetaAI又开源模型，文本模型开源了端侧小模型1B和3B模型，也是首次开源了多模态大模型11B和90B两个版本；同时还开源了一个LlamaStack项目，Blog，https，ai.meta.com，blog，llama，3，2，connect，2024，vision，edge，mo...

  Meta开源了Llama3.1系列模型，最大参数规模为405B，开源也是好起来了，榜单指标直逼GPT4，o，开源追上闭源模型不再是梦！Llama系列模型确实是开源界的头部，真金白银砸出来的就是不一样，不过现在大家也都知道，榜单效果和真实使用效果也不是完全正比的，后面看看对lmsys战榜单，还有大家的...

  面壁一直都在做端侧大模型，之前有文本系列MiniCPM，2B模型，还有多模态系列的MiniCPM，V系列模型，今天又开源了MiniCPM3，4B模型，真是端侧一路走到低，这次MiniCPM3，4B也是在效果上有了巨大的提升，超过Phi，3.5，mini，Instruct模型，肩比Llama3.1，8...

  首先，我们思考一个问题，为什么qwen2基本上是当下最受欢迎的开源模型，说实话，相比于deepseek、llama、minicpm这些诚意满满的技术报告，qwen2的技术报告稍显一些，小家子气，，并没有提及到关键的技术细节，然而，qwen2提供给开源社区的，全家桶，套餐，又是多长的技术报告也比不上的...

  今天给大家带来知乎好友@ybq一篇关于如何进行领域模型训练的文章，主要内容是对post，pretrain阶段进行分析，后续的Alignment阶段就先不提了，注意好老生常谈的，数据质量，和，数据多样性，即可，原文，https，zhuanlan.zhihu.com，p，711537210Qwen2，h...

  Qwen2又出新作Math大模型，你值得拥有，我没有等来Qwen2.5，但等来了Qwen2，Math，在数学推理能力上大幅度提高，先来一张图阵阵场子，72B模型超过GPT4，o、Claude，3.5，Sonnet和Gemini，1.5，Pro，Blog，https，qwenlm.github.io，...

  以chatgpt为起始节点的大模型技术经过了两年左右的发展，大致沉淀了一些较为确定的研究领域，首先是基座大模型的研究，主要是国内外大厂集中大量财力、人力、算力进行大模型军备竞赛，企图将大模型的基础能力，包括推理能力，上限逐步提升到更高的层次，当然也有一些研究机构致力于改进transformer的架构...

  经过了数据收集、筛选、去重，马上就可以开始训练实验了，但是在实验之前，我们还需要先获取一个语言模型的基石，分词器，Tokenizer，Tokenizer的作用是对一条文本数据进行切分、词表映射，得到这条文本的token序列，用开源Tokenizer还是自己训练Tokenizer可以自己训练，也可以从...