Meta的Llama 3.3 70B模型，以其多语言能力、高效推理和安全特性，为大型语言模型树立新标杆。它不仅服务于研究者，也助力企业构建AI解决方案，平衡了强大性能与易用性。Llama 3.3的推出，展现了Meta推动包容性AI未来的承诺，让高质量AI技术更加普及。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需

在 LLM （大规模语言模型）应用开发领域，开源框架扮演着至关重要的角色，为广大开发者提供了强大的工具支持。作为这一领域的领军者，LangChain 凭借其创新设计和全面功能赢得了广泛赞誉。但与此同时，一些替代框架也应运而生，为不同场景下的需求提供了更优选择。

Coze 适合需要模块化设计和易于集成的应用，但在高并发场景下可能需要优化。AutoGen 通过自动生成和优化代理模型提高了开发效率，但依赖于数据质量和自动化过程的透明度。Langchain 专注于自然语言处理，提供强大的语言处理能力，但对计算资源和专业知识要求较高。llama-index 适用于大规模数据处理和高效查询，但部署和性能调优较为复杂。根据具体的应用需求和技术条件，选择合适的方案可以显

生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具，其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入，并将新内容生成成上述任何形式。例如，它将文本输入转换为图像，将图像转换为歌曲，或将视频转换为文本。

在2023年以前，AI Agent更多是强化学习领域的概念，通过在复杂环境中获取人类反馈的奖励信息从而得以不断提升。大模型的出现为AI Agent提供了“聪明的大脑”，并重新定义了AI Agent。当前，由大模型驱动的AI Agent架构是比较常见的AI Agent落地架构，包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。

多查询注意力(MQA)、分组查询注意力(GQA)是Transformer中多头注意力(MHA)的变种，它们大幅提高了解码器的推理效率，在LLaMA-2，ChatGLM2等大模型中有广泛使用，本篇介绍MQA、GQA的原理并分析其源码实现。

大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在的知识可从中作答，不属于知识库中的内容还是按照大模型原来方式生成，精准度会高不少；知识库的内容包括文本、

神经网络语言模型（Neural Network Language Model, NNLM）是一种利用神经网络架构来预测文本序列中下一个词的语言模型。NNLM通过学习大量文本数据中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而生成连贯且符合上下文的文本。本文旨在结合经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》的内容，详细解析NNLM的基本原理、网络架

AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。

在当前经济环境下，求职者面临的挑战越来越大。互联网行业尤其如此，许多人挤破头都想进入大厂，但竞争异常激烈。如今的就业市场确实变得异常艰难。然而，随着AI大模型技术的兴起，对于那些掌握了相关技能的专业人才来说，反而迎来了新的机遇。