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李彥宏談大模型三大認知誤區:未來模型之間的差距會變大

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李彥宏在最近的內部講話中,針對外界對大模型的普遍認知提出了自己的見解,指出了三個主要的誤區。他認為,未來大模型之間的差距可能會越來越大,而不是縮小。他強調,大模型的潛力巨大,目前的發展階段距離理想狀態還有很長的路要走,因此需要持續的迭代和升級。
AIGC
深度|?Andrej Karpathy 最新思考:小模型有巨大潛力,大模型用來處理多任務,AI 模型未來聚焦于處理重要信息的能力

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在人工智能領域,Andrej Karpathy 的最新思考為我們提供了關于AI模型未來發展的深刻見解。他認為,雖然當前的大型模型非常強大,但未來的小型模型也具有巨大的潛力。通過模型蒸餾技術,我們可以將大型模型的能力壓縮到更小的模型中,實現更高效的認知處理。
Agent 開發平臺對比

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本文將介紹一系列市面上可用的Agent開發平臺,這些平臺覆蓋了從大模型交互到知識庫管理等多種功能,旨在簡化智能體的研發和運維過程。我們將探討它們的特點、優勢以及適用場景,幫助讀者更好地理解如何選擇適合自己需求的平臺。
AIGC
2萬字長文,如何成為一個“懂”AI 的產品經理?

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隨著人工智能技術的快速發展,大模型已經成為推動產品創新和業務增長的關鍵因素。對于產品經理而言,理解AI的工程化、局限性以及如何將AI技術有效融入產品開發流程,變得尤為重要。本文深入探討了AI產品工程化的理解、大模型的局限性,以及如何成為一個真正“懂”AI的產品經理。
ToB Or ToC,大模型不做“選擇題”

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在人工智能大模型的商業化道路上,"ToB or ToC" 一直是一個核心的戰略選擇問題。隨著技術的不斷發展和市場需求的變化,越來越多的企業開始探索將大模型應用于更廣泛的商業場景,不再局限于傳統的 B2B 或 B2C 模式。本文深入分析了大模型在商業化過程中的挑戰與機遇,探討了如何在不同領域實現有效的商業化路徑。