训练一个epoch大约需要114小时；进行一次验证大约需要22分钟。(这里的时间只是一个大概值，在训练时，不同数据的处理速度不同，花费的总时间会一直变化)。相比于全参，LoRA的微调方式能够节约大量的显存，因此我们可以将nproc\_per\_node设置的大一些，以提高训练的速度。

人工智能领域是未来主要的发展方向之一，目前很多Java程序员也都有着手学习python知识，这个确实是个不错的选择，而且未来人工智能方向发展前景还是不错的，不论是就业情况还是薪资待遇都比较可观！！目前整个人工智能领域的人才缺口还是比较大的，而且由于人工智能领域的人才培养周期比较长，所以人才缺口将持续较长一段时间，这为Java程序员转换到人工智能领域提供了机会，而且目前行业内确实有不少Java程序员

这两天谷歌更是硬怼Open AI，强势发布了基于多智能体打造的Gemini 2.0。，而ACL’24也是如此。毕竟，Multi agent无需针对特定任务或场景进行额外的微调，，为科研人开辟了一条更高效的探索道路。

谷歌正式为Pixel 9和Galaxy S25用户推送Gemini Live多模态交互功能，实现摄像头实时问答与屏幕协同分析。该服务基于5月发布的Project Astra技术，用户可通过镜头捕捉环境（如识别水族箱鱼类）或共享屏幕内容（比价购物），获得即时AI辅助。虽然基础功能免费，但需订阅Gemini Advanced服务（月费19.99美元）解锁完整体验，目前已支持45种语言。实测显示系统响应

PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。模型基于发表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever (FLMR) 并进行了模型改进和 M2KR 上的大规模预训练。尽管多模态大模型（例如 GPT4-Vision、Gemini 等）展现出了强大的通用图文理解能力，它们在回

根据行业报告，近年来**AIGC（AI Generated Content）**领域岗位数量井喷式增长，AI大模型产品经理作为连接技术与市场的桥梁，正扮演着越来越重要的角色。这一趋势的背后，是企业对AI技术应用的迫切需求和对专业人才的高度渴求。然而，市场需求的激增也带来了人才供给的紧张，尤其是既懂技术又懂市场的复合型人才更是难求。是一个在人工智能领域中具有关键作用的职位，他们负责策划、开发和管理基

你还不知道2024年AI进步多快？「2024年AI时间轴」帮你回顾。2024年AI时间轴-All2024年AI时间轴-Openweightsonly2024年AI时间轴-APIonly左右滑动查看更多来源：https://huggingface.co/spaces/reach-vb/2024-ai-timelineStabilityAI宣布推出（逐步发布到等候名单）。GeminiProGoogle

我们正在使用一些Agent平台如FastGPT和Dify，他们注重于快速生成文本内容，知识库问答，提供自定义能力和与现有系统的集成性。同时，在AI绘画方面，我们原来使用SD，后来使用ComfyUI。虽然ComfyUI被广泛用于将文本转化为图像（文生图），但它实际上是一种生成式AI内容（AIGC）的工具，其功能不仅限于此。它还能够处理文本生成（文生文），因此可以实现多种内容的生成。Dify中也有提供

今天，通义千问Qwen2.5-Omni-7B正式开源。作为通义系列模型中首个端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并实时生成文本与自然语音合成输出。在权威的多模态融合任务OmniBench等测评中，Qwen2.5-Omni刷新业界纪录，全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。Qwen2.5-Omni以接近人类的多感官方式「立体」认知世界并与之实时交

今日文章介绍一款名为的开源统一多模态模型，这是由的最新类似GPT-4O的7B参数的视觉大模型。其功能与 GPT-4o 和 Gemini 2.0 等专有系统类似，凭借原生多模态架构，能够实现实用且有价值的图像生成，输出精确、准确且逼真的图像。模型支持（可用于图等咨询和问答）、等。•：BAGEL 是统一的生成与理解模型，基于大型语言模型预训练，具备推理与对话基础能力。可处理图像和文本输入，并以混合格式