m0_71745484的博客

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量，降低模型复杂度，有效解决全连接神经网络在处理大尺寸图像时的缺点。CNN的关键操作包括局部感受野、权值共享和池化层，这些操作减少了网络参数，缓解了过拟合问题。CNN的深度和宽度决定了网络的表达能力，通常网络越深、宽度越大，表达能力越强，但也会增加计算量。下采样和上采样是CNN中的重要操作，分别用于减少计算量和恢复图像分辨率。CNN的发展得益于大数据和硬件技术的进步，自2012年AlexNet

模型在高层次上有两种不同类型的模型：语言模型（language models）和文本嵌入模型（text embedding models）。文本嵌入模型将文本转换为数字数组，然后我们可以将文本视为向量空间。在上面这个图像中，我们可以看到在一个二维空间中，“king”是“man”，“queen”是“woman”，它们代表不同的事物，但我们可以看到一种相关性模式。这使得语义搜索成为可能，我们可以在向量空间中寻找最相似的文本片段，以满足给定的论点。

文章通过费曼的讲解，深入浅出地介绍了大模型参数微调的原理及其与人类学习的类比。首先，文章解释了大语言模型如何通过神经元计算处理输入文字并生成输出，类似于人脑的思考过程。接着，文章对比了监督学习和强化学习两种方法，分别对应文科的记忆性学习和理科的推理性学习。最后，文章提出了全流程培养学生的方法，包括确定目标、选择学习资料和工具、确定学习方法等步骤，并对应到大语言模型的学习流程。整体内容旨在帮助读者理解大模型的工作原理及其与人类学习的相似性。

大模型微调是指在预训练好的大型模型基础上，通过进一步训练使其适应特定任务或领域的技术。微调可以提升模型在特定任务上的表现，减少幻觉、提高一致性，并降低延迟。微调的技术门槛较低，即使是非专业人员也可以尝试。常见的微调方法包括监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。监督微调通过特定任务的数据集进行训练，而RLHF则通过人类反馈优化模型输出。此外，参数高效微调（PEFT）技术如LoRA和QLoRA，可以在减少计算资源的情况下实现有效的微调。微调广泛应用于对话系统、特定领域模型（如医疗、法律）等场景

本文介绍了机器学习的基础知识，重点涵盖了数学基础、Python编程、神经网络和自然语言处理（NLP）等关键领域。在数学基础部分，强调了线性代数、微积分和概率论与统计学的重要性，并推荐了相关学习资源。Python部分则介绍了其作为机器学习首选语言的优势，以及常用的数据科学库和机器学习库。神经网络部分深入探讨了其结构、训练优化和过拟合问题，并提供了相关学习资源。NLP部分则介绍了文本预处理、特征提取、词嵌入和递归神经网络（RNNs）等技术。最后，文章简要提及了大型语言模型（LLM）的架构，特别是Transfor

4月24日，出门问问成功登陆港股IPO上市，成为中国“AIGC第一股”。据了解，上市首日破发，低开逾21%，报2.98港元，成交额3667.65万港元，总市值44.45亿港元。公司发行约8457万股股份，每股定价3.8港元。数字开物了解到，出门问问成立于2012年，是一家以生成式AI与语音交互为核心的人工智能公司。通过AI基础设施能力、前沿通用大模型能力（自研大模型「序列猴子」），以及丰富的垂直领域软硬结合的优化算法技术模块，是为数不多的同时服务于消费者、企业、创作者三大类不同群体的公司。

Android开发者的新出路：探索大模型技术的无限可能随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为各个行业不可或缺的一部分。在这个背景下，大模型技术作为AI领域的一个重要分支，正逐渐成为Android开发者的新出路。在前几天Open AI公司推出的ChatGPT-4o以及Google推出的Project Astra更加证实了这一点。接下来我将探讨大模型技术对Android开发者带来的机遇和挑战。一、大模型技术简介。

距离ChatGPT、GPT-4等引爆新一轮人工智能变革的时刻，已经过去了整整一年的时间。在这一年里，国内外大量公司涌入大模型的“斗兽场”，加速大模型技术的迭代与跃迁。大模型前所未有的通用任务处理能力，让所有人看到了解锁更多应用场景的可能性。各行各业开始从自身业务出发，探索与大模型结合的可能性，对大模型的渴求远胜以往。但在这喧嚣的背后，越来越多的业内外人士开始冷静思考这样的问题：大模型能做什么？大模型何时变现？置于中国独特的技术创新土壤，这是一道难以回避的命题。

要说24年最热的技术，还得是AIGC！前段时间阿里旗下的开源项目，登上GitHub热榜！AI大热，如今ChatGPT的优异表现，必然会出现各种细分场景应用的工具软件，和大量岗位项目！山雨欲来风满楼，强人工智能的出现，所有科技公司已经开始巨量扩招此领域的人才。算法的岗位，近三个月已经增长68%！这件事在HR届也是相当震撼的。目前各行各业都不景气的市场，人工智能岗位却一直保持常青！甚至同属AI边缘岗都比其他岗薪资高40%！

上次了分享通过工作流的方式零代码拖拽一个Agent智能体。这篇文章带大家一步步实践一下，Agent平台是 dify，开源，免费，一行命令即可安装。这次的Agent案例是大家比较关心的本地资料问答助手，就是大模型+本地知识库。这种模式应用特别广，小到帮你阅读论文、资料、代码，大到企业智能客服，取代传统搜索引擎首先，需要创建本地知识库上传本地资料点击，下一步。这一步其实是实现了一个简易版的搜索引擎，大家不需要太关心内部原理，按照默认设置就可以。简单解释下涉及的知识点。

OpenAI新的GPT-4o模型发布后，网友们相继展示了新模型的用途，如高级视觉输入分析、解决复杂数学方程以及解读面部表情等等。新模型还能够以声音、文本或图像的形式生成内容和理解指令，同时提供实时响应。以下是一些OpenAI新模型使用案例：✨ 数据分析GPT-4o已展示出能在短短30秒内处理电子表格和进行数据分析的能力。通过简单的提示词，GPT-4o使用户能够快速将原始数据转化为洞察力，并作为生成图表、图形和统计总结的工具。✨创建3D模型。

AGI 新时代，企业如何用 AI 提升生产力，AI 如何和业务结合，AI 如何顺利落地。在跟上百家企业聊完后，这些应用场景你得知道了。典型应用落地场景大模型，我们说类似于一个斯坦福的大学生，拥有非常丰富的知识和理解能力。从大模型本身的具体能力看，主要分为（如下图）：语言理解（意图理解）、文本总结、文本生成、Function Call 和写代码的能力。

似乎年年都提“最难就业季”，毕竟过去几年高校毕业人数有增无减，2022年开始已经突破千万大关。但今年就业市场异常冷淡，找工作要比往年难上加上难。2024年，高校毕业生人数预计将达到 1179 万人，同比增加21万人，再创历史新高。再看另外一组数据，2024年，全国高考人数高达1353万人，比去年多了51万人，未来几年高考人数还会继续增加。可以预见未来多年内，依然有非常庞大的高校毕业生涌入就业市场，竞争会更加激烈。现在找工作有多难？网上查一下就业率数据就知道了。很多毕业生都在网上吐槽“太难了！

最近人工智能AI（Artificial Intelligence）很热门，讨论的人也越来越多。现在国内互联网大厂越来越重视AI了，开发了很多AI应用工具产品。那什么是AI，国内大厂在AI方面又做了哪些布局呢？人工智能简称AI，是一种利用计算机模拟人类智能的技术和方法。它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，旨在让计算机能够像人类一样进行感知、理解、推理和决策。人工智能的发展离不开大模型的支持，大模型为人工智能提供了强大的计算和学习能力，使得AI技术能够不断进步和应用到更广泛的领域。

就是prompt工程师它的底层透视。1 学习大模型的重要性底层逻辑人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样，基本上你见不到。你问任何一个人问他会不会用PPT，他都会说会用，只是说好还是不好。你除非说这个岗位跟电脑完全无关。但凡说能用上电脑的，基本上都会用excel和PPT，你不会用的基本上都被淘汰了，逻辑一样。人工智能虽有一些应用场景，好像跟普通人没关。如智能驾驶，人脸识别，好像跟普通人关系不太大，我们都是被动使用。

医渡科技引领医疗智能新纪元年，大模型革新在这个医疗智能技术日新纪元年，医渡科技以破冰点睛之笔，正式揭晓自研医疗垂域大模型，开启了医疗智能新篇章。这不仅是医疗领域的一大跨越，更是技术与实践深度融合的里程碑。此番，医渡科技与华为技术有限公司强强强联手，共筑基，以智能医疗生态，誓在医疗健康领域投下深远影响。“智慧医疗"超级引擎”，医渡自研医疗大模型，精准赋能未来。

引言本文旨在为没有计算机科学背景的人士提供关于ChatGPT及类似AI系统（GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等）的工作原理的洞察。ChatGPT是一种聊天机器人——一种基于大型语言模型构建的对话式AI。这些肯定是些专业术语，我们将逐一解析。在此过程中，我们将讨论它们背后的核心概念。阅读本文不需要任何技术或数学背景。我们将大量使用隐喻来阐述这些概念。我们将讨论这些核心概念为何以这种方式工作，以及我们可以期待或不期待像ChatGPT这样的大型语言模型能做什么。我们将要做什么呢？

作为一名程序员，在当前这个技术日新月异的时代，我亲身体验到了就业环境的双重面貌：一方面，技术的快速发展带来了前所未有的创新机遇；另一方面，基础编程岗位的饱和使得竞争愈发激烈，许多同行感叹“就业难”。然而，在这看似供大于求的表象之下，隐藏着一条通往更高层次职业发展的黄金通道——那就是深入学习和掌握AI大模型技术。大模型技术的竞争力提升大模型，比如OpenAI的GPT系列、Google的BERT，以及阿里云的通义千问等，它们凭借强大的泛化能力和适应性，正在重新定义人工智能的边界。

作为一名程序员，在当前这个技术日新月异的时代，我亲身体验到了就业环境的双重面貌：一方面，技术的快速发展带来了前所未有的创新机遇；另一方面，基础编程岗位的饱和使得竞争愈发激烈，许多同行感叹“就业难”。然而，在这看似供大于求的表象之下，隐藏着一条通往更高层次职业发展的黄金通道——那就是深入学习和掌握AI大模型技术。大模型技术的竞争力提升大模型，比如OpenAI的GPT系列、Google的BERT，以及阿里云的通义千问等，它们凭借强大的泛化能力和适应性，正在重新定义人工智能的边界。

大模型对职场的影响在当今科技飞速发展的时代，大模型已经成为推动人工智能领域革新的关键力量。从自然语言处理、计算机视觉到生物信息学，大模型以其卓越的性能和广泛的应用场景，正深刻改变着各行各业的运作模式。对于程序员而言，掌握大模型不仅意味着打开了新的职业大门，更是在日益激烈的职场竞争中脱颖而出的法宝。随着大模型技术的不断成熟，它们正以前所未有的速度渗透至日常生活的各个角落。从智能客服、个性化推荐到自动驾驶，大模型的应用范围日益扩大，对人才的需求也随之水涨船高。对于程序员而言，这既是挑战，更是机遇。

国家四部门放大招了！人工智能产业迎来重大利好！在这里插入图片描述近日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、国家标准委等四部门联合印发**《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》**。（以下简称：《指南》）。提出到2026年，我国标准与产业科技创新的联动水平持续提升，新制定国家标准和行业标准50项以上，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广的企业超过1000家，标准服务企业创新发展的成效更加凸显。

在现代企业中，大模型业务的应用越来越广泛，主要体现在AI Embedded模式、AI Copilot模式和AI Agent模式这三种架构。本文将详细探讨这三种模式，分析它们的特点和适用场景，并对如何选择合适的大模型业务架构提出建议。一、AI Embedded模式概念与特点AI Embedded模式指的是将人工智能功能嵌入到现有的业务系统或产品中。这种模式下，AI技术作为一种增强工具，无缝集成到现有的工作流程中，使得业务功能得到智能化提升。优势。

大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务时可能就会表现得更好。

GLM-4更新了什么？老规矩，先放大纲，带大家看看GLM-4-Alltools API更新了哪些功能。如图所示，以下就是Alltools所有新增的能力。我将其分为了四块，一站式检索，一站式智能编程，企业私域增强，多模态四个部分。想要用上这些新的功能也十分简单，只需要在调用GLM-4 API时，选取glm-4-alltools模型，并在tools参数里加上你想要启用的工具（如web_browser），在API调用时，平台会基于你的问题以及选择的工具自动拆解问题，工具调用，一次性解决复杂的用户需求。

知道吗？越来越多的程序员都在学习AI大模型，AI大模型，已经成为程序员跨行/加薪/晋升的最佳助力剂。让IT人不再惧怕失业危机，每月最高多收入1-2w！2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。大模型岗位需求。

知道吗？越来越多的程序员都在学习AI大模型，AI大模型，已经成为程序员跨行/加薪/晋升的最佳助力剂。让IT人不再惧怕失业危机，每月最高多收入1-2w！2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。大模型岗位需求。

在当今数字化时代，人工智能大模型（AI Large Models）已经成为推动科技进步和产业变革的重要力量。本文将带你快速了解近期AI 大模型的应用场景及行业落地报告。这份文件是《中国大模型落地应用案例集（2024）》的PDF文件，由大模型测试验证与协同创新中心、中国信息通信研究院华东分院、中国信息通信研究院人工智能研究中心和上海人工智能实验室开源生态发展中心共同牵头，旨在展示和分析大模型在不同行业和领域的实际应用案例。

身边做程序的朋友、前同事，包括亲人，很多都在今年失业了，每年都说难，而今年，无疑是进入21世纪后最难的一年。套用一下大话西游里的台词：上班的时候，不知道工作的珍贵，待到失去后才追悔莫及…是啊，有什么是比上班还轻松自在，还高回报的事情呢？跟几个单干的朋友交流过后，才知道：现在这个环境下，真可谓百业待（diao）兴（bi），想自己干点啥，一年稳赚几十万，太难了，简直是不可能完成的任务，想必真正经历过、甚至面对过这个问题的人都深有同感。

要说24年最热的技术，还得是AIGC！前段时间阿里旗下的开源项目，登上GitHub热榜！AI大热，如今ChatGPT的优异表现，必然会出现各种细分场景应用的工具软件，和大量岗位项目！山雨欲来风满楼，强人工智能的出现，所有科技公司已经开始巨量扩招此领域的人才。算法的岗位，近三个月已经增长68%！这件事在HR届也是相当震撼的。目前各行各业都不景气的市场，人工智能岗位却一直保持常青！甚至同属AI边缘岗都比其他岗薪资高40%！

OpenAI新的GPT-4o模型发布后，网友们相继展示了新模型的用途，如高级视觉输入分析、解决复杂数学方程以及解读面部表情等等。新模型还能够以声音、文本或图像的形式生成内容和理解指令，同时提供实时响应。以下是一些OpenAI新模型使用案例：✨ 数据分析GPT-4o已展示出能在短短30秒内处理电子表格和进行数据分析的能力。通过简单的提示词，GPT-4o使用户能够快速将原始数据转化为洞察力，并作为生成图表、图形和统计总结的工具。✨创建3D模型。

似乎年年都提“最难就业季”，毕竟过去几年高校毕业人数有增无减，2022年开始已经突破千万大关。但今年就业市场异常冷淡，找工作要比往年难上加上难。2024年，高校毕业生人数预计将达到 1179 万人，同比增加21万人，再创历史新高。再看另外一组数据，2024年，全国高考人数高达1353万人，比去年多了51万人，未来几年高考人数还会继续增加。可以预见未来多年内，依然有非常庞大的高校毕业生涌入就业市场，竞争会更加激烈。现在找工作有多难？网上查一下就业率数据就知道了。很多毕业生都在网上吐槽“太难了！

最近，看到了一个问题，问得很扎心。为什么裁员首先从技术人员开始？很多技术人员可能会感到困惑，甚至有些委屈：我们一直在默默地努力做出贡献，为什么最终却成了裁员的首批对象呢？我倒觉得未必，虽然技术人员通常具有较高的薪酬水平。在需要减少开支时，公司可能会考虑裁减高薪岗位以降低成本。但更多时候应该是，谁好裁，裁谁好的问题。正如一些网友所言，技术人员的工作性质使得他们在短期财务调整中成为了相对“脆弱”的一环。作为技术人，有什么应对之策呢？

大模型对职场的影响在当今科技飞速发展的时代，大模型已经成为推动人工智能领域革新的关键力量。从自然语言处理、计算机视觉到生物信息学，大模型以其卓越的性能和广泛的应用场景，正深刻改变着各行各业的运作模式。对于程序员而言，掌握大模型不仅意味着打开了新的职业大门，更是在日益激烈的职场竞争中脱颖而出的法宝。随着大模型技术的不断成熟，它们正以前所未有的速度渗透至日常生活的各个角落。从智能客服、个性化推荐到自动驾驶，大模型的应用范围日益扩大，对人才的需求也随之水涨船高。对于程序员而言，这既是挑战，更是机遇。

国家四部门放大招了！人工智能产业迎来重大利好！在这里插入图片描述近日，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、国家标准委等四部门联合印发**《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》**。（以下简称：《指南》）。提出到2026年，我国标准与产业科技创新的联动水平持续提升，新制定国家标准和行业标准50项以上，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广的企业超过1000家，标准服务企业创新发展的成效更加凸显。

大模型产品经理面临的困惑作为国内一个上市公司的大模型产品经理，由于商业保密的一些原因，我无法详细跟你说我是什么公司。但我擅长将前沿技术融入产品创新，曾经成功设计的多款大型模型应用不仅广受好评，更实现用户付费转化，在国外的OpenAI推出后，我做的一款产品目前营收达到了400W$。目前一直在思考在AI领域如何持续引领产品智能化升级，为用户创造非凡价值。大模型就像是一个智商跟爱因斯坦一样高的孩子，它非常聪明，而且只要你愿意去教它，他就有可能成为你想让它成为的任何角色的人。

在现代企业中，大模型业务的应用越来越广泛，主要体现在AI Embedded模式、AI Copilot模式和AI Agent模式这三种架构。本文将详细探讨这三种模式，分析它们的特点和适用场景，并对如何选择合适的大模型业务架构提出建议。一、AI Embedded模式概念与特点AI Embedded模式指的是将人工智能功能嵌入到现有的业务系统或产品中。这种模式下，AI技术作为一种增强工具，无缝集成到现有的工作流程中，使得业务功能得到智能化提升。优势。

大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务时可能就会表现得更好。

GLM-4更新了什么？老规矩，先放大纲，带大家看看GLM-4-Alltools API更新了哪些功能。如图所示，以下就是Alltools所有新增的能力。我将其分为了四块，一站式检索，一站式智能编程，企业私域增强，多模态四个部分。想要用上这些新的功能也十分简单，只需要在调用GLM-4 API时，选取glm-4-alltools模型，并在tools参数里加上你想要启用的工具（如web_browser），在API调用时，平台会基于你的问题以及选择的工具自动拆解问题，工具调用，一次性解决复杂的用户需求。

知道吗？越来越多的程序员都在学习AI大模型，AI大模型，已经成为程序员跨行/加薪/晋升的最佳助力剂。让IT人不再惧怕失业危机，每月最高多收入1-2w！2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。大模型岗位需求。

在当今数字化时代，人工智能大模型（AI Large Models）已经成为推动科技进步和产业变革的重要力量。本文将带你快速了解近期AI 大模型的应用场景及行业落地报告。这份文件是《中国大模型落地应用案例集（2024）》的PDF文件，由大模型测试验证与协同创新中心、中国信息通信研究院华东分院、中国信息通信研究院人工智能研究中心和上海人工智能实验室开源生态发展中心共同牵头，旨在展示和分析大模型在不同行业和领域的实际应用案例。