大模型指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，具有大量参数和训练数据的模型。这些模型通常是由数十亿到数万亿个参数组成，能够从海量的数据中提取复杂的特征和规律。大模型的代表包括GPT、BERT等自然语言处理模型，以及在图像识别、语音处理等领域的相关模型。大模型的优势在于其强大的学习能力和适应性，可以在多种任务中展现出出色的表现，但也对计算资源和数据处理能力提出了更高的要求。
究竟什么是 AI 大模型？它的原理是什么？又有哪些令人瞩目的应用以及未来趋势如何呢？
人形机器人具有通用性、智能性，可无缝使用人类工具，将保障它的应用场景不断拓展和深化，深刻变革人类生产生活方式，引领社会走向全新的智能化发展阶段，为各行业带来颠覆性变革。
本文深入探讨了2024年十大开源LLM的细节。
在大模型的加持下，作为为数不多能落地、被应用、且可以看得到效果的AI应用，数字人的热度越来越高。
电动化和智能化的跨越式发展，使得汽车在机械属性基础上增加了科技属性和消费属性，成为前沿创新技术的最佳集成器。
在本文中，我们将探讨一种广泛采用的技术，用于减小大型语言模型（LLM）的大小和计算需求，以便将这些模型部署到边缘设备上。
在人工智能的世界里，大模型就像超级大脑一样，能够处理和理解大量的信息。你可能听说过ChatGPT，它就是大模型的一个典型代表。那么，什么是大模型呢？让我们一起来探索这个神奇的领域。
本文将探讨在大模型下如何进行数据治理，以实现数据的合规、安全和高效利用。
在本文中，我们阅读并总结了44篇研究论文，这些论文讨论了39种不同的提示方法和29种不同的NLP任务。我们细说明了这些提示策略在各种数据集上的表现。
最近，多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路：物理神经网络（PNN），这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足，但绝对值得深耕！AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。