生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式 AI）是 AI 的一种形式，可以生成从论文到视频等任何东西，协助人类处理信息和数据。生成式人工智能的引入，特别是 ChatGPT 等「大型语言模型」（LLM） 聊天机器人的引入，使得许多人预测这项新技术将改变现有的教育模式。
基于华为云平台研发的“健康小美”数智健管师，是一款基于大模型技术和海量医学知识、高质量健康大数据构建的智能健康管理机器人
随着大模型的参数量日益增长，微调整个模型的开销逐渐变得难以接受。 为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。
2024年伊始，步入了大模型应用元年的企服市场，就已经沉淀出了诸多感悟。生成式AI解决的是产品能力和实际数据价值的匮乏，武装的是企业的手。可国内企业客户花了一笔钱要当成十笔来提需求的“重服务情结”，卡的是企服的腰腹部位。
大语言模型（LLM），通过在海量数据集上的训练，展现了超强的多任务学习、通用世界知识目标规划以及推理能力
大模型和 AI 数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝
AInno-75B正式亮相，AI在视觉识别和工业设计领域的应用范围进一步拓宽。Chat GPT、Sora、Suno等AI技术的接连问世，让人类社会经历了一场认知的革命。世人开始意识到，AI不仅是单一的工具本身，更是推动人类文明进步的新引擎。在这个数据驱动、智能互联的时代，我们不禁发问：当AI的触角延伸到工业的每一个角落，它将如何重塑工业的未来？
全网高质量数据集告急！OpenAI、Anthropic等AI公司正在开拓新方法，训练下一代AI模型。
在这个风起云涌的 AI 时代，一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据，这些被视为 AI 领域的三大基石，正成为各大公司争夺的焦点。然而，在这场看似技术驱动的竞赛背后，低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。
2026年的数据荒越来越近，硅谷大厂们已经为AI训练数据抢疯了！它们纷纷豪掷十数亿美元，希望把犄角旮旯里的照片、视频、聊天记录都给挖出来。不过，如果有一天AI忽然吐出了我们的自拍照或者隐私聊天，该怎么办？
