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AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
训练数据的质量优劣，直接影响人工智能（AI）大模型的能力水平。
近年来，大模型在人工智能领域掀起了一场革命，各种文本、图像、多模态大模型层出不穷，已经深深地改变了人们的工作和生活方式。
都很贵。
论文的审稿模式想必大家都不会陌生，一篇论文除了分配多个评审，最后还将由PC综合评估各位审稿人的reviews撰写meta-review。
大模型做奥赛题游刃有余，简单的数数却屡屡翻车的原因找到了。
“过去的几周很艰难，我们决定明确展示公司现状，但市场反应并不积极。”
前几天 MiniMax 发布了海螺视频生成模型 abab-video-1，现场体验非常炸裂。很多朋友跑来问我，这个海螺视频模型和可灵的区别主要是什么？于是我做了一个短片，来从六个维度展现这两个视频模型的不同之处。一句话总结海螺视频就是：美学升级，运镜加分，表情丰富，文字突出。
AI制作游戏，AI玩，拜拜嘞人类！ 这算不算，买了个游戏给电脑玩？ 最近，多少天命人，晚上握着金箍棒，直捣天宫；白天握着地铁杆，直达公司。