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(shí)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(jí)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(huì)達(dá)爾文主義的競爭機(jī)制來推動(dòng)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(gè)問題展開討論，探討它們對(duì)AGI未來的影響。

大語言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重復(fù)某些內(nèi)容，準(zhǔn)確性就大大提高；人名變匿名，準(zhǔn)確性就大大下降。最近，馬里蘭OpenAI等機(jī)構(gòu)的30多位研究者，首次對(duì)LLM的提示技術(shù)進(jìn)行了大規(guī)模系統(tǒng)研究，并發(fā)布75頁詳盡報(bào)告。

現(xiàn)階段，各個(gè)公司都有自己的大模型產(chǎn)品，有的甚至不止一個(gè)。除了小部分開源外，大部分都選擇了閉源。那么，頭部開源模型廠商選擇開源是出于怎樣的初衷和考慮？未來大模型將如何發(fā)展？我們來看看本文的分享。

國內(nèi)大公司現(xiàn)在基本上都研發(fā)了自己的大模型，都支持很多功能。之前也有不少人對(duì)這些模型進(jìn)行了分析，但都是單一的產(chǎn)品。這篇文章，我們從多個(gè)維度，以競品分析的方式對(duì)國內(nèi)的幾個(gè)大模型進(jìn)行比較一下。

隨著大語言模型技術(shù)的不斷發(fā)展，解決語言表示和效率的不平衡問題變得至關(guān)重要。但實(shí)際上，AI自身也有偏見。

AI大語言模型（如GPT系列）是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù)，能夠分析和生成自然語言文本，為產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)提供強(qiáng)有力的支持。筆者將通過本文，探討AI大語言模型的主要優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，并解釋為什么它們能幫助產(chǎn)品經(jīng)理更好地設(shè)計(jì)產(chǎn)品。試圖通過一個(gè)智能手環(huán)設(shè)計(jì)的假設(shè)案例，展示這些技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的實(shí)際應(yīng)用，從而幫助讀者更全面地理解其潛在價(jià)值。

在我們探討了指令工程、模型微調(diào)（SFT）與強(qiáng)化學(xué)習(xí)&人工反饋（RLHF）這三大調(diào)優(yōu)利器后，您是否已對(duì)駕馭大模型有了更深的理解與掌控力？ 然而，調(diào)優(yōu)之旅并未止步于此。今天，我們將揭開調(diào)優(yōu)系列的新篇章——預(yù)訓(xùn)練。

近幾日，OpenAI發(fā)布視頻生成模型Sora，各大自媒體的營銷內(nèi)容更是為Sora增加了神秘色彩。本文詳細(xì)闡述了Sora實(shí)現(xiàn)原理，希望對(duì)你有所幫助。

人工智能技術(shù)的飛躍發(fā)展，尤其是大語言模型的應(yīng)用，正深刻改變信息生產(chǎn)和交流的方式。通過深度學(xué)習(xí)與自然語言處理的創(chuàng)新融合，諸如ChatGPT、通義千問等智能系統(tǒng)能夠理解并生成高質(zhì)量文本內(nèi)容。本篇將聚焦AIGC的核心——大語言模型的工作機(jī)制及其實(shí)際應(yīng)用，揭示這一顛覆性技術(shù)如何重塑信息時(shí)代的內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)。

隨著ChatGTP的發(fā)展，人們用它來應(yīng)用于工作的各個(gè)方面。本文總結(jié)了ChatGPT實(shí)用指南，不太了解的小伙伴可以看一下。

過去這一年，國內(nèi)大廠們都發(fā)布了不少大模型，在表現(xiàn)上也是于GPT相差無幾。從表現(xiàn)來說，是真的有這么強(qiáng)，還是只是說說而已？作者評(píng)測(cè)了具有代表性的ChatGPT、文心一言、通義千問和訊飛星火，從不同維度上來說，它們各自的表現(xiàn)怎么樣？

在人工智能領(lǐng)域，大語言模型（Large Language Models, LLMs）正在引領(lǐng)新一輪的技術(shù)革新，并對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、內(nèi)容生成和用戶體驗(yàn)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。作為產(chǎn)品經(jīng)理，理解大語言模型的核心功能及其實(shí)際應(yīng)用中的局限性至關(guān)重要。本文將探討大語言模型的能力范圍以及尚待突破的邊界。