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。

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在人工智能（AI）的浪潮中，大型AI模型的商业应用被形象地比喻为“手持锤子寻钉子”。这一比喻揭示了AI热潮背后的现实挑战：落地过程缓慢，困难重重，面临算力、成本等多方面考验。有观点担忧，大型AI模型厂商可能会重蹈AI四小龙的覆辙。在这场挑战中，“找不到钉子”意味着巨额投资的AI模型无用武之地。因此，众多AI模型厂商正急切地寻找合适的落地场景。在百度Create大会上，李彦宏展示了文心大模型，并推出

LLM，或大型语言模型，是一种通用的人工智能文本生成器，是所有人工智能聊天机器人和人工智能写作生成器的后台系统。LLMs具有超级的自动完成能力。除去花哨的界面和其他变通方法，他们所做的更本任务是接受一个提示，并使用一串貌似合理的后续文本生成一个答案。建立在LLMs之上的聊天机器人不会寻找关键词，以便他们可以用固定答案回答，相反，他们会尽最大努力理解被问到的问题，并适当地回答。

这本 LLM 书籍通过利用 MLOps 最佳实践，提供了在实际场景中设计、训练和部署 LLM 的见解。您还将探索该领域的前沿进展，包括推理优化、偏好对齐和实时数据处理，这对于那些希望在项目中应用 LLM 的人来说是一个至关重要的资源。在本书结束时，您将能够熟练地部署 LLM，以解决实际问题，同时保持低延迟和高可用性推理能力。无论您是人工智能新手还是经验丰富的从业者，本书都会提供指导和实用技巧，加深

尽管大语言模型在最近今年发展十分迅速，但是相关的综述却相对比较落后。本文是由中国人民大学教授Wayne Xin Zhao等人前几天刚公开的关于大语言模型的综述，论文正文部分共32页，包含了416个参考文献。内容十分详实。保证100%免费本文将简单介绍一下这篇综述。

你是否曾经为处理大量文档而烦恼？是否希望有一个智能助手，能够快速回答你关于文档的任何问题？今天，我将分享一个完整的实战案例，教你如何从零开始搭建一个基于 RAG 技术的智能问答系统。引言还记得上次为了找一个文档中的关键信息，花了整整一个下午翻找的经历吗？或者为了回答客户的问题，不得不反复查阅产品手册的困扰？在信息爆炸的时代，如何高效地管理和利用文档资源，已经成为每个企业和个人都面临的挑战。今天，我

目前，众多大模型可以供人免费使用，但也有一些问题：它们不仅多数是闭源的，部分还涉及收费机制，或者在背后收集用户数据。为了保护我们的数据和隐私，完全可以采用一些工具，在个人笔记本电脑上实现完全离线且独立运行大语言模型（LLM）。下文介绍了一款名为LM Studio的工具，它支持用户以离线方式仅利用CPU运行大模型。即便没有配备显卡，您同样可以在自己的设备上畅享运行体验。首先，访问https://lm

内容审核是指对互联网上的内容进行审核的过程，主要包括文本、图像、音频和视频等多种形式的内容。随着互联网的普及和用户生成内容的增加，内容审核的重要性也不断提高。人工审核不能满足需求，因此需要借助人工智能技术来自动化审核。AI大模型在内容审核领域具有广泛的应用前景，可以帮助企业和组织更有效地管理和审核内容。

简单地说，这是一种以图表为表现形式，用来表示信息相关性的技术，可以执行信息搜索并根据图结构生成答案。这使得如何“理解”抽象问题变得更容易，因为图结构管理了 RAG 无法读取的信息的相关性。GraphRAG 就是利用图数据库技术来搜索和生成信息。图数据库使用节点（点）和边（线）来表示信息之间的关系，使得数据的处理比传统的关系数据库更灵活、直观。这使得有效管理信息之间的复杂关系并提高搜索结果的准确性成