标签：人工智能

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...

想象一下，你拥有一辆顶级超跑，却在拥堵的市中心寸步难行——这正是当前生成式人工智能（Generative AI）的写照。模型能力突飞猛进，能创作诗歌、编写代码、生...

在人工智能的浪潮中，一个引人入胜的瞬间悄然发生：当ChatGPT流畅回答从未见过的提问，或当生成式AI创作出逼真的虚拟场景时，我们不禁惊叹——这些大型模型的“...

当ChatGPT惊艳全球、Midjourney掀起图像创作革命、Copilot重塑工作流程时，一个关键问题常被忽视：我们如何真正“看清”这些庞然大物的能力与局限？ 大模型评估...

百亿参数级别的生成式人工智能（Generative AI）大模型正在重塑千行百业。然而，其巨大的参数量与计算需求，既是力量的源泉，也带来了高昂的成本与部署门槛：...