标签：人工智能

当你的同事为了快速分析报表，把包含客户联系方式的内部数据复制粘贴进ChatGPT的对话框；当企业为了提高效率，将未脱敏的用户对话日志投入大模型进行情绪分析...

清晨醒来，你向语音助手询问天气；通勤路上，智能座舱为你规划最优路线；工作中，AI助手帮你起草重要邮件、生成演示文稿；闲暇时，你与聊天机器人探讨科幻小...

想象一位通晓多国语言的超级助手，无需额外培训，就能立刻理解并流畅解答核电工程、古生物研究或金融量化分析等截然不同领域的专业问题——这不再只是科幻场景...

在人工智能的竞技场中，大型预训练模型（如GPT-4、Llama 2、文心一言）犹如拥有海量知识的“超级大脑”。然而，直接让这些“巨人”精通每一项具体任务——从分析医...

当ChatGPT、GPT-4等大语言模型展现出令人惊叹的文本生成、对话和推理能力时，许多人未曾意识到它们背后普遍面临着“数据饥渴”的困境。训练超大规模模型需要海...

在信息如海啸般涌来的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑我们处理和理解世界的方式。其中，大语言模型（LLM） 以其强大的文本生成和理解能力震撼世...

2024年，一场由大语言模型(LLM) 驱动的变革正席卷全球。从OpenAI的GPT系列到谷歌的Gemini，这些拥有千亿甚至万亿参数的庞然大物，正以惊人的速度和深度重塑我...

当人工智能不仅能解读指令，更能自主撰写诗歌、生成代码、设计分子结构时，我们已站在一个创新爆发的临界点。这种驱动变革的核心力量，正是以大模型为基础的...

如果把当前人工智能，尤其是生成式AI（如ChatGPT、文心一言等）的飞速进步看作一场竞赛，那么大模型参数无疑是这场竞赛中的核心“硬通货”。这串看似枯燥的数字...

2022年底，ChatGPT的横空出世瞬间点燃全球对人工智能的热情，企业争先恐后接入大模型能力。然而，到了2024年，用户反馈逐渐分化——”生成太慢”、&r...