核心摘要，生命循环，人机共育在宏观层面上，如果把人工智能看作一种生命体，AIGC，教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题，AIGC技术是对人脑计算、思考、判断等内在能力的延伸，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应，由此，部分基础性的专业工作被替代，AI在劳动贡献、价值创造中逐渐...

  ​​，本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，​​​​https，www.，aigc，2223.html​​作者，StephanieKirmer编译，岳扬PhotobyIbrahimRifath[1]onUnsplash[2]OpenAl是史上增长最为迅猛的企业之一，但同时也可能是运营开...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，​​，大奖征文，AIGC创新先锋者征文大赛悬赏召集，AI.x，AIGC专属社区，​​​近年来，人工智能，AI，技术在医疗领域的应用持续扩展，其通过数据处理、机器学习和深度学习等技术，为医疗行业带来了巨大的变革，AI不仅提高了诊断的准确性，还促进了药...

  随着AI.x社区的不断发展，我们发现有越来越多的企业，技术团队参与到社区的内容建设中，在充分了解了各家企业，团队的诉求之后，社区推出了，技术团队，的社区账号认证服务，以满足企业，技术团队的品牌塑造、优质内容传播等需求，技术团队，定位为，AI.x社区官方认证的、由专业的技术团队运营的账号，是企业，团队...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html1.Miniconda安装Miniconda是一个轻量级的Python发行版，只包含最基本的内容——Python、conda以及相关的必须依赖项，它适用于空间要求严格的用户或只需要Python和Co...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html，以2022年年底ChatGPT推出为分界点，我们可以把过去的AI技术称为AI1.0，之后的技术称为AI2.0，那么，跟AI1.0相比，AI2.0的技术有哪些不同呢，首先，大家熟知的，能力涌现，，以...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html，在AI技术日新月异的当下，智能体，Agent，技术正迅速崛起，成为AI领域的一大热点，Agent技术在各行业应用场景中表现出巨大潜力，然而伴随着机遇的同时，Agent技术的发展以及应用落地也面临着...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛​​https，www.，aigc，2223.html​​作为一名刚刚踏入AIGC，人工智能生成内容，行业的小白，我的心中充满了对未知世界的好奇与期待，这个新兴的领域，对我而言，既是一个挑战，也是一个全新的起点，初识AIGC是再一次偶然的一个大厂华哥...

  本文正在参与AI.x社区AIGC创新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html，在这个信息爆炸的时代，人工智能正悄然融入生活，然而，将AI技术迅速、高效地转化为实用工具，始终是挑战，58同城的解决之道就是，通过使用大模型和AI智能体技术，突破传统AI应用开发的局限，加速其落地...

  这是一个由三部分组成的系列博客文章中的第一篇，主题是关于如何适配开源大型语言模型，LLMs，在这篇文章中，我们将探讨适配LLMs到特定领域数据的各种方法，引言大型语言模型，LLMs，在大量语言任务和自然语言处理，NLP，基准测试中展现出了卓越的能力，基于这些通用模型的产品应用正在兴起，在这篇博客文章...

  ​1、论文的背景关于大型语言模型，LLM，的一个开放性问题是，这些模型从预训练数据中学习了哪些模式，以及这些模式是否能够在下游任务和数据集中普遍适用，虽然先前的研究主要集中在生成质量上，最近也开始关注文本生成的新颖性，但对LLM学习到的模式类型的特征描述还很有限，关于评估大型语言模型，LLM，生成文...

  随着模型规模的不断扩大，其对计算资源的需求也水涨船高，高昂的内存和计算成本不仅限制了LLMs在高性能计算平台之外的应用，也增加了研究和开发的门槛，这对于资源有限的研究机构和企业尤其成问题，在这样的背景下，减小LLMs的大小和计算复杂度显得尤为重要，这可以使LLMs在更广泛的硬件平台上得到应用，包括那...

  近日，MistralAI发布了两款新型边缘模型——Ministral3B和Ministral8B，引发了科技界的广泛关注，这两款模型不仅在性能上表现出色，更在隐私保护方面独具优势，性能卓越，隐私优先Ministral3B和8B专为设备端计算设计，能够处理长达128k的文本信息，特别是Ministra...

  一、引言随着大型语言模型的兴起，自然语言处理，NLP，社区面临的主要挑战之一是如何高效地对模型进行微调，如果需要短期内改变模型的某些行为，重新进行参数微调可能会过于耗时和昂贵，在这种情况下，模型知识编辑，KnowledgeEditing，技术就显得尤为重要，本文主要研究模型知识编辑的鲁棒性，并重点探...

  本文介绍了一种名为，的方法，通过将现有的大型语言模型，LLMs，转化为混合专家网络，MoE，，从而解决了训练MoE时遇到的数据饥饿和不稳定性问题，该方法基于著名的LLaMA，27B模型，并将其参数分为多个专家，然后对转换后的MoE模型进行持续预训练以进一步提高性能，实验结果表明，在使用200B个标记...