根据媒体报道，在百度期间，李平和团队在深度学习算法、知识图谱和信息抽取、基于图的近似近邻检索和最大内积检索、树模型、哈希算法和近似近邻检索（ANN）算法、机器学习基础理论与方法、推荐和LTR技术、自然语言，大数据，和数据挖掘等方向发表了多篇国际顶会论文，并同百度凤巢广告，Feed流，搜索，百度知道，输入法，百度地图等多个团队展开深入合作，把研究成果应用于各项产品，产出显著效果，并能从实际问题中发展

大模型技术的核心价值是降低获取信息和技能的成本，提升个人办事效率，促进整体社会生产力的提升。小参数的大模型在具身机器人领域的应用，提升了自动化和智能化水平，实现高效、低功耗、低成本、低时延的处理和响应。未来的核心竞争点将不再是大模型的性能，而是能否结合自身业务和场景，将大模型训练出所需的功能。未来，大模型有望在基础科学领域取得突破性进展，实现信息智能、物理智能和生物智能的融合，成为科技发展的利器。

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。今天这篇文章，就手把手带你从零微调一个大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。

目前，AI大模型已经在百行千业“落子不断”。教育、医疗、金融、电商、社交、图像、母婴等等行业都已经在大模型的的助力下探索新的发展可能。大模型浪潮汹涌，AI大模型工场试图从不同行业场景应用的角度，窥探大模型应用目前的落地状况。为此，我们对国内主流AI应用做了一些盘点与梳理，力图撇开表面的浮沫，看清大模型带来的新机会。

不得不再提最近常被提起的一句话：如何与大模型共生我们在不断被迫接受着过量的信息和超出认知的技术革新，否则就会处于被革新的尴尬境地。与技术共生，与大模型共生：人在不断的驱赶下依然还有新的立足之地，这些新领地恰恰是技术延展出来的百年前的纺织工人的后代并不会接着做纺织，他可能是一名铁路工人。他的后代可能是个电报员之后会是电话员、股票代理以及现今担心被淘汰的白领们。只要新技术所带来的新领地足够大，总有你我

以情感分析任务为例，过去我们做此类任务的方式是对输入的文本去做一个分类任务，预测它情感的正向或者负向，更多的是一种判别式的方法。直接使用其 in content learning 的方式去做推荐的话，一个突出的问题是，GPT 是被高度安全优化过的，所以它很难去拒绝用户，也就是很难 say no，如果我们按照 point wise 的方式，给它一个 list，history，然后问它是不是要把这些推

基础设施层的努力同样重要。”在两站“智话金融”分享环节，火山引擎金融行业解决方案负责人王建军分享了自己的观点，他认为，智能体将是一个重要入口，而工具则是非常重要的一环，“今天的 AI 创新比以前容易太多了，在扣子这样的平台，上面有可被快速调用的大模型，并且能通过自然语言的方式跟它交互，能够帮助我们更快应用 AI。在火山引擎看来，金融 Bot 的概念应该被进一步拓宽，金融行业的各个环节都可以融入智能

为了加强这些安全工作，Meta 还推出了经过特别微调的 Llama Guard 2，该模型在 Llama 3 的 8B 版本上进行了优化，通过分类 LLM 的输入和响应来识别潜在的不安全内容，进一步增强了 Llama Guard 系列的安全性，使其更适合在生产环境中部署。**2. 上下文长度的扩展：**Llama 3 支持的上下文长度是 Llama 2 的两倍，从 4090 个令牌增加到 8000

而面壁 MiniCPM-V 2.6 以 8B 参数，在综合性能上追赶上 GPT-4V 的同时，首次作为端侧模型，掀开单图、多图、视频理解三项多模态核心能力全面赶超 GPT-4V 的新格局，且均实现 20B 参数以下模型性能 SOTA。一个看似热衷环保的人，却把塑料瓶装水打开装进环保水壶……面壁认为，MiniCPM-V 2.6 之所以能实现从单一到全面的优势跃进，除了 Qwen2-7B 基座模型的性

不得不再提最近常被提起的一句话：如何与大模型共生我们在不断被迫接受着过量的信息和超出认知的技术革新，否则就会处于被革新的尴尬境地。与技术共生，与大模型共生：人在不断的驱赶下依然还有新的立足之地，这些新领地恰恰是技术延展出来的百年前的纺织工人的后代并不会接着做纺织，他可能是一名铁路工人。他的后代可能是个电报员之后会是电话员、股票代理以及现今担心被淘汰的白领们。只要新技术所带来的新领地足够大，总有你我