搜索
AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。
开学将至，该收心的不止有即将开启新学期的同学，可能还有 AI 大模型。
在当今人工智能领域，大语言模型及其相关工具正在迅速发展，涵盖了编程、数据库、检索引擎、聊天机器人、生成式 AI 工具、模型 API、开发框架和平台等各个方面。
从 rabbit r1、AI Pin 再到现在蜂拥而上的 AI 眼镜、项链和儿童玩偶，AI 大模型再次掀起了一股智能硬件的创业浪潮。每个人都在为一个「AI 时代的新 iPhone」的头衔，而努力向前。但是，硬件创业路何其艰难？我们或许可以回过头，看看在移动互联网兴起之时，Apple Watch 的鼻祖——Fitbit 是如何从零到一，打造出一个智能手环市场和品牌的？
AI 大模型的爆发带动了 GPU 的强劲需求，从云端到边缘渗透的 AI 应用也将带动边缘 AI 服务器及加速处理器的需求。
在 2024 年世界人工智能大会的现场，很多人在一个展台前排队，只为让 AI 大模型给自己在天庭「安排」一个差事。
现在，AI 大模型可以真正与物理世界结合了。
让考生头皮发麻的高考数学，可难倒了顶尖 AI 大模型。
自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，一直稳居语言建模方面 C 位。
深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中，他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型：Mixtral、Meta AI 的 Llama 3、微软的 Phi-3 和苹果的 OpenELM。