2.1。

6月19日，CLM进入第二天，与大模型关系密切的12个专委会，将围绕大模型与各自领域的结合分成12个专场进行进一步的深入探讨。这也再次说明，这次会议不仅是对过去几年中国大模型技术发展的回顾，更是对未来方向的探索和思考。通过CLM大会这个平台，我们见证了大模型技术如何为NLP领域带来革命性的变化，以及中国学者在这一过程中的重要贡献。中国中文信息学会，作为本次大会的主办方，发挥了关键的指导和引领作用，

通过以上的思考，逐渐认识到LLM与实际问题，在两个方面存在矛盾：• 精确性：结构化的数据、精确的数据• 实时性：没有修改和确认的机会大模型可理解很多语意，但无法实现精确性。于是我得出结论：凡是需要精确且实时的系统，都无法直接使用LLM。只有在不精确和离线环节下，大模型才有用武之地。

12月6日，当ChatGPT低调地庆祝它的“一周岁”生日之际，谷歌推出Gemini大模型，引发科技圈“地震”。Gemini将大模型带入原生多模态时代，不仅可以处理文本内容，还可以处理代码、音频、图像和视频等多种模态信息，是谷歌目前规模最大、能力最强的大模型。一年前，ChatGPT的问世，掀起人工智能的巨浪。如今，不断“涌现”的AI能力，正让未来变得更加未知。谁都不想错过一个时代的来临。一面是科技巨

人工智能技术为短视频处理和剪辑带来了革命性的变化，从视频分析与标注、到视频剪辑与特效、再到视频内容生成与故事叙述，最后到视频后期处理与发布，AI的应用几乎贯穿了整个创作流程的各个环节。例如，AI可以自动识别视频中的音频元素，如对话、音乐和噪音，并生成相应的字幕，使得短视频在没有声音的环境中依然能够传达信息。此外，AI还可以根据用户设定的要求进行视频的压缩和转码，以适应不同的平台和设备。在视频发布方

与其在AI抢占就业机会的危机中患得患失，不如快点接受这个新技术，将AI引入自己的工作中，通过AI来提升自己的生产力和创造力。AI大模型通过学习大量的图像数据和构建更深更复杂的神经网络，使计算机能够对图像进行更加准确的识别和分析。总的来说，“大模型”应该是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。大数据时代，越来越

大模型（如大型语言模型、深度学习模型等）在各个领域的落地应用已经成为当前技术发展的热点。这些模型通常具备强大的数据处理和分析能力，能够在多个行业中提供智能化的解决方案。以下是一些大模型落地应用的具体场景和案例，涵盖金融、医疗、制造、教育等多个领域。1. 金融领域1.1 风险管理应用描述：利用大模型分析大量的历史数据，预测贷款违约风险、市场波动等。具体案例：某银行利用大模型对客户的信用评分进行评估，

主要是以下步骤：如何使用一键部署本地大模型通过搭建本地的聊天工具，了解的信息是如何流转的的概念以及所用到的一些核心技术如何通过这款软件搭建完全本地化的数据库上篇用一键部署本地大模型，以及通过搭建本地的聊天工具。这篇就聊下剩余的部分。

每款大模型都有不同版本，根据自己的机器来选择，根据官网的文档也说明了，一般7B的模型至少需要8G的内存，13B的模型至少需要16G内存，70B的模型至少需要64G内存。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒

1.1 大模型技术的发展历程 …51.2 大模型技术的生态发展 …91.3 大模型技术的风险与挑战 …11。