第一次听到AI领域的“理解 (Understanding)”这个词，还是在爱丁堡大学NLU+（自然语言理解）课上。。说白了，“理解”就是让模型吃进去东西，然后干点活儿。那么，多模态理解 (Multimodality Understanding) 呢？。现在最火的多模态大模型 (MLLM) 更是这个概念的升级版，堪称“理解”和“LLM（大语言模型）”的爱情结晶。今天，咱们就扒一扒MLLM的底裤，看看

*最近发现一个非常好的学习资料，可以一次性的掌握从理论到从头创建一个大模型，再到预训练，SFT（有监督微调），甚至到最后还有RAG以及Agent的搭建方式，非常的齐全。就是这个Happy-LLM，Github将近10000星了，上升势头非常快。由于下个学期可能需要讲一些类似的内容，所以自己过了一遍，教程一共有7章，我把它分成了三个部分：1-4理论部分， 5-6大模型创建和训练实践，7大模型扩展应用

与全球的研究人员和开发者共同进步，分享你的见解，让大语言模型的学习之路成为你智慧和热情的舞台。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。Bert、GPT、XLNet等预训练模型已经在自然语言处理任务中展现出惊人的表现，理解这些模型的内部机制将对你的学习之路产生重要影响。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高

通过实验证明，基于高效多模态大模型（MLLM）的高质量数据过滤技术和精心设计的数据混合策略，能够在计算资源有限的条件下实现高效预训练，从而开发出具有竞争力的多模态大模型。通过采用多模态序列打包技术和基于平均池化层的动态图像标记数调整，进一步提升了预训练效率。最终开发的Open - Qwen2VL模型在多个多模态基准测试中超越了部分开源的Qwen2 - VL - 2B模型，而其预训练令牌仅为Qwen

自从DeepSeek R1出来以后，基本上给替代了。经过对比，DeepSeek是能够满足日常使用的，并且还说免费，你说香不香可能是全球爆火，用的人太多了，并且也经常被攻击，所以DeepSeek经常出现用不了的情况。好在官方知道这个情况，所以直接王炸开源，把模型丢给你，让咱们自己来玩那么既然这样，今天的教程，果核就手把手教大家，如何本地部署大模型，实现大模型自由。本教程直接使用最简单的方案，图形化程

在复杂的机器学习和自然语言处理领域中，数据标注凸显出作为一个关键但具有挑战性的步骤，超越了简单的标签本身，涵盖了丰富的辅助预测信息。这个详细的过程通常涉及以下几个方面：❶ 对原始数据进行分类，使用类别或任务标签进行基本分类；❷ 添加中间标签以增加上下文深度；❸ 分配置信度分数以衡量标注的可靠性；❹ 应用对齐或偏好标签来将输出定制到特定标准或用户需求；❺ 标注实体关系以了解数据集中实体之间的相互作用

当运维大模型与物联网、5G、数字孪生技术深度融合，我们将见证"认知运维"时代的到来：系统具备自感知、自决策、自优化能力，运维工程师角色将从"抢险队员"转变为"系统教练"。**而与网络安全人才需求量逐年递增局面相反的是，每年高校安全专业培养人才仅有3万余人，很多企业却一“将”难求，网络安全人才供应严重匮乏。在这段时间里，我参与了多个实际项目的规划和实施，成功防范了各种网络攻击和漏洞利用，提高了互联网

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随着最近大语言模型的快速迭代升级，AI代理已不再是新事物，当我们把多个代理放在一起，创造一个团队的代理能力将远远超过一个单独的代理。从维持家庭温度的简单反射代理到驾驶汽车的更高级代理，AI代理将无处不在。未来每个人都可以更容易地创建自己的代理和自己的代理团队。它使人们能够在几分钟内完成可能需要几小时或几天的任务!