我看到了一个充满无限可能的新世界”，在面试完AI产品经理这一岗位后，陈漫在社交平台上如此描述自己的感受。AGI大模型浪潮席卷全球，技术革新越是凶猛，人们的失业焦虑便越加强烈。为了应对AI带来的冲击，有些人决定“打不过就加入”，转身投向这个风口行业。陈漫便是转行潮中的一员。如今在社交媒体搜索“转行AI”“AGI”等关键词，就会涌现大量转行经验的帖子。不少博主呼吁大家抓紧时间转行进入AI领域，“真心建

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI

该平台结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了。

我们很多人都听说过数字孪生（digital twin），在英伟达等公司的大力推动下，这种高效运营工作流程的方法已经在很多工业场景中得到应用。但你听说过数字表亲（digital cousin）吗？近日，斯坦福大学李飞飞团队就做出了一个这样的研究，其可有效地将真实数据变成适用于机器人学习的模拟数据 —— 在降低真实转模拟成本的同时还能提升学习的泛化性能。简单来说，你只需拍一张照片，就能将照片中的物体变

自从 ChatGPT 诞生以来，大模型技术在业界可谓炙手可热，人们从最初的惊叹到现在广泛应用，而人工智能的下一个引爆点很有可能就是 AI Agent。《大模型应用开发：动手做 AI Agent》从零基础出发，介绍了 Agent 的定义、特性与技术架构，还对构建 Agent 的 AI 技术工具进行了详细讲解，最后以 7 个实战项目展示了 Agent 开发的方法。本书的一大特点是。

在当前信息时代，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的发展速度和影响力日益显著。大模型强大的推理以及生成能力成为了搭建智能体的最好的组件。本内容来源于Datawhale的开源的“生成大模型基础（so-large-lm）”，一个致力于探索和理解大型模型发展的前沿课程：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm通过该开源课

如今，我们每天都能看到各种 AI 新成果出炉，尤其是生成式 AI 和大模型领域，几乎每隔几天就有更强大的模型问世。然而在这样的大背景下，坐拥 ChatGPT、DALL-E 等流行应用（模型）的却仍未找到合适的商业盈利模式。不久前，就有知情人士透露“烧钱太狠”，今年或面临高达 50 亿美元的巨额亏损。因此，在 ToC 端（面向消费者）寻找“杀手级”应用困难重重的时刻，许多科技巨头都将目光放在了 To

在深入理解思维链（Chain of Thought, CoT）之前，我们先来认识两个概念，即“语言智能”和“推理”。“语言智能”可以被看作是使用基于自然语言的概念去理解经验事物，并对概念间进行推理的能力。而“推理”更常被理解为根据已知前提推出新结论的过程，这通常涉及到多个步骤并形成了关键的“中间概念”，它们有助于解决复杂问题。当我们让大型模型对复杂问题进行分解，将其转换为一步步可解决的子问题，大模

首先，PyTorch 用编译器生成的 Triton 内核替换较小的操作，其次，PyTorch 用手写的 Triton 内核替换更昂贵和复杂的计算（例如矩阵乘法和闪存注意力）。对于使用基于 Triton 内核的模型生成单个 token 的时间，PyTorch 能够实现在英伟达 H100 GPU 上 Llama 和 Granite 的 CUDA 内核主导工作流程的 0.76-0.78 倍性能，以及在英

大型语言模型 （LLM） 的课程 路线图。