抛开需要大量语料数据训练模型不说，在目前，ChatGPT在应用时仍然需要大算力的服务器支持，而这些服务器的成本是普通用户无法承受的，即便数十亿个参数的模型也需要惊人数量的计算资源才能运行和训练。如果对于新知识采取在线训练的模式，看上去可行且语料成本相对较低，但是很容易由于新数据的引入而导致对原有知识的灾难性遗忘的问题。从数学或从机器学习的角度来看，语言模型是对词语序列的概率相关性分布的建模，即利用

字节跳动联手清华大学开源多模态视频生成神器——HuMo！它凭一张图、一段文字、一段音频，就能轻松生成电影级效果的说话视频，彻底解决了传统技术中人物身份不一致、声音画面不同步的老大难问题

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叶老师直播分享。Dify是一款开源的大模型应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。

符号回归作为一种从数据中发现可解释数学表达式的基本工具，在科学和工程领域具有广泛应用。然而，现有的基于大模型的方法，如 LLM-SR，往往过度依赖大模型内部的先验知识，缺乏对数据结构的深入理解和系统反思机制，导致生成的方程准确性和泛化能力有限。为了解决这些问题，中国科学院自动化研究所的研究人员提出了 DrSR（Dual Reasoning Symbolic Regression）框架，通过结合数据

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处在人工智能领域，提升大模型（LLMs）的推理能力一直是研究的重点。传统的方法主要依赖于特定的提示技术，例如少量样本或零样本的思考链（CoT）提示。这些方法虽然有效，但往往需要大量的手动提示工程。来自Google DeepMind的Xuezhi Wang和Denny Zhou提出了一个新的研究视角：无需提示，LLMs能否有效推理？研究者们发现，与传统的贪婪解码相

这个平台的设计理念非常现代，它追求的是内核的简洁和生态的强大。而且，lowcode-engine 使用的是TypeScript，这是一个静态类型的编程语言，它能够提供更好的代码健壮性和开发体验。此外，lowcode-engine 提供的不仅仅是代码层面的支持，它还提供了一套完整的工具链，帮助你从设计到部署的整个研发周期都能更加高效。lowcode-engine 是阿里巴巴推出的一个企业级的低代码开

基于阿里研发的组合式生成模型Composer，通义万相提出了基于扩散模型的「组合式生成」框架，通过对配色、布局、风格等图像设计元素进行拆解和组合，提供了高度可控性和极大自由度的图像生成效果。大模型的研发动辄要超千亿参数，囊括了底层算力、网络、存储、大数据、AI框架、AI模型等复杂技术的系统性工程，堆GPU是无法实现的。比如，「中国甲虫陶瓷雕塑零件面板，装配零件和道具，金画细节Knolling布局，

Evo2 是由斯坦福大学、英伟达、Arc研究所、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的科学家联合发布的生物学大模型，其完整版包含 400亿参数，训练数据覆盖 12.8万个物种 的 9.3万亿个核苷酸。这一模型的发布标志着AI在生物学领域的重大突破，为基因组学、精准医学、药物研发和合成生物学带来了全新的可能性。传统的生物学研究依赖于实验方法和数据分析，但随着基因组学的快速发展，海量的基因组数据需要

Dify 是一个开源的大语言模型 (LLM) 应用开发平台。它结合了后端即服务 (Backend-as-a-Service) 和 LLMOps (LLMOps) 的概念，使开发人员能够快速构建生产级生成式 AI (Generative AI) 应用。即使是非技术人员也可以参与 AI 应用的定义和数据操作。