根据前面的介绍，我们可以了解到当前的推荐系统，特别是在电影或电商等领域，往往是一个相对封闭的系统。利用大模型的广泛知识和强大逻辑推理能力，推荐系统将向生成式方向发展，不仅生成推荐结果，还涉及中间态的行为，如特征生成、推理过程及新流程的拆解，为用户提供更加个性化和全面的推荐体验。来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享，将从数据、模型和流程三个层面展

2022年11月30日，OpenAI公司发布ChatGPT，瞬间引爆了全球互联网，拉开了生成式人工智能技术革命的序幕。当回顾这一年多的人工智能发展，任何现存词汇都无法形容其波澜壮阔，AIGC技术以前所未有的速度进化，通用人工智能的轮廓日渐清晰。在这场势不可挡的技术革新洪流中，公众的情绪由最初的旁观、震惊，逐渐演变成一种夹杂着求知渴望的焦虑——这一切很大程度上源自于人工智能技术的神秘面纱。深入探究A

为了解决这些问题，需要制定明确的标注规范、加强标注人员的培训和管理、引入先进的标注工具和技术等。同时，还需要建立有效的质量控制机制，对标注数据进行定期的检查和评估，以确保标注数据的准确性和可靠性。通过大量的文字标注数据，模型能够学会识别不同的语言结构、理解词汇间的语义关系，进而提升其在各种语言任务中的表现。根据标注任务的不同，文字标注可以分为多个类别，如命名实体识别（标注文本中的人名、地名、机构名

人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分，所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势：人工智能已经成为了未来技术的趋势，它将会在各个领域发挥重要作用，包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率：人工智能可以自动化一些重复性的工作，比如数据分析、图像识别等等，这样可以提高开发效率，减少开发时间和成本。人工智能可以提高产品质量：人工智能可以通过分析数据和模式来预测和避免错

2024年，可以说是AI人工智能大模型爆发的元年，各类AI模型应用层出不穷，令人应接不暇。从前年底国外OpenAI公司的ChatGPT大模型推出开始，到去年国内百度公司的文心一言大模型率先向全社会开放使用，很多人都为人工智能时代的到来感到震惊和无所适从；有的人感到了焦虑和恐惧，担心AI不久就会取代自己的工作；有的人则感到不可思议，甚至有些欣喜若狂，因为AI确实在很多方面极大解放了生产力。下面本文将

作为一家不以营利为目标的科研机构，智源研究院以往已经做的、现在正在做的以及未来要做的始终是技术突破、探索和创新。这也是智源研究院与其他大模型玩家的本质区别。从 2020 年开始，智源研究院就投身于大模型技术研发，迄今已经形成了涵盖语言、多模态、具身、生物计算大模型在内的体系。如果将 2023 年之前称为「弱人工智能」时代，那么 2023 年之后，我们将逐渐走进「通用人工智能」时代。在未来很长一段时

百度、阿里巴巴、腾讯等科技巨头相继推出了自己的AI大模型，标志着国产AI大模型技术的成熟和应用的广泛性。**1、技术进步与应用场景挖掘：**技术进步，尤其是预测能力强、决策能力优的大模型，以及能够自主学习和实时交互的具身智能大模型，将成为未来的发展重点。：2023年被视为国产AI大模型发展的元年，众多厂商和科研机构纷纷加入大模型的研发和应用，推动了技术的快速迭代和行业的蓬勃发展。：国家层面对人工智

让人大跌眼镜的是，AI2 的研究员林禹臣向 GPT-4o 提出了这个问题，GPT-4o 也认为 13.11 更大，这一现象引起了社区的广泛讨论和尝试，几乎所有的 LLM 大模型都在类似的问题上翻车了。LLM 本质上并不具备真正的推理能力，更多是返回概率较大的回答，为了增强 LLM 的生成效果质量，检索增强式生成（RAG）被提出，RAG 基于向量相似性增加问题与答案间匹配的概率，但是 RAG 方案并

Kimi大模型，这位AI界的“魔术师”，凭借其高度的灵活性和可扩展性，在AI江湖中独领风骚。它的出现，不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为人们的工作和生活带来了极大的便利。它的出现，让人们对语音和图像识别的应用充满了期待，也为AI技术的发展注入了新的活力。通义千问大模型，这位新晋黑马，以其全面的能力和广泛的应用场景，迅速在AI江湖中崭露头角。就像武侠小说中的四大门派争霸一样，Kimi、百度文心、

*要追求对用户的价值。更深层次的痛点，是相应的丧失掌控感，埋头太久，反而要聚焦的商业逻辑说不好，验证能否跑通的里程碑不知道。**很多web网页、办公应用中的对话助手，日活都不到应用自身总日活用户的1%，说明对解决用户的问题帮助不够大，这就很难去做商业化，而微软确实足够强，office 365 copilot定价30美元/月，比主线产品贵一倍，且还没有正式上线，就已经有千万美元的订阅，如此能打，除了