又一个顶流火出圈了！注册用户超活跃用户，引得国内外大厂纷纷追随 AIGC 步伐，史上增速最快的消费级应用程序 ChatGPT 更是引领 AI 在科技圈一路“狂飙”。🤔如果你没有概念，那我告诉你，无论是QQ，还是Twitter与Facebook做到这个成绩用时都不少于一年。😎如果你还没有概念，那我告诉你，做到这个成绩，Tiktok用了9个月，Instagram则花了2年半的时间。ChatGPT也

通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）是指一种智能系统，其智能水平与人类相似，能够在广泛的任务和领域中表现出类似于人类的推理能力和智慧。AGI的目标在于构建一个能够像人类一样执行各种认知任务的智能系统，具备高度的灵活性和自适应性，能够在多样化的任务和环境中学习、改进，并展现出卓越的智能表现。

(DRL) 在自动驾驶决策中展现出巨大的潜力。然而，由于 DRL 的学习效率低，因此需要大量的计算资源才能在复杂的驾驶场景中实现合格的策略。此外，利用人类专家的指导来提高 DRL 性能需要极高的劳动力成本，这限制它的实际应用。本研究提出一种大语言模型 (LLM) 引导的深度强化学习 (LGDRL) 框架来解决自动驾驶汽车的决策问题。在这个框架中，基于 LLM 的驾驶专家被集成到 DRL 中，为 D

多模态大模型研究的焦点主要包括预训练数据收集、基础模型构建、自监督学习与模型优化训练、下游任务微调与迁移学习、大模型并行计算与推理加速。通常，大模型使用的预训练数据的质量越高，数量越多，会越有利于模型性能的提高。但多模态大模型的训练需要多模态数据，其对数据的要求高于单模态数据，实际中更难去获取质量高、数量多的训练数据。因此需要研究如何以更低代价挖掘和构建不同模态之间对齐的数据。

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步

从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明，AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。GPT-4具备深度阅读和识图能⼒，能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令，向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作，利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。脉脉创始⼈兼CEO林凡认为，从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智

AI Agent通过海量文本数据学习，提升了知识的广度和深度，厂商通过自有行业数据训练，进一步增强了模型在垂直领域的深度。从主流厂商产品上来看，AI Agent在特定模块化功能、以及人工参与性强的功能上表现良好，但在全自动化和复杂推理任务上仍需改进。

在大模型开发的道路上，许多程序员都曾因为环境搭建的困难而望而却步。尤其对于无法直接访问ChatGPT的程序员而言，这一挑战更为严峻。然而，本文将以通俗易懂的方式，为你打开学习大模型的大门，让你轻松写下自己的第一个大模型代码。大模型的学习之路似乎总是被技术难题所遮蔽。环境搭建、资源获取，这些看似不可逾越的障碍，常常令人望而却步。但实际上，学习大模型并非遥不可及。通过本文，我将带你一窥大模型的神秘面纱

今年 4 月，OpenAI 对 ChatGPT 的记忆系统进行了重磅升级：它可以参考用户的全部过往对话来提供更个性化的响应。ChatGPT 不再是那个每次都从零开始、记忆如风的“临时陪聊者”，而正在变成一个真正能“记住你是谁、理解你喜好、回忆你曾说过什么”的“长期陪伴者”。