标签：生成式人工智能

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...

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...

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...