就在昨夜，整個AI社區(qū)都被一個神秘大模型震撼到了：它名為gpt2-chatbot，性能直接超越很多開源模型和GPT-4！網(wǎng)友們展開猜測，有說它是GPT-4.5的，有說是GPT-5的，還有人猜它是GPT-4+Q*，或GPT-2+Q*。奧特曼也賣起了關子：「我確實對gpt-2gpt2情有獨鐘?！?

作為開源大模型，Llama的能力不容小覷。本文總結了Llama3微調教程，教你如何打造自己的GPT。

尤瓦爾在《今日簡史》中曾斷言“每過10年，你都要接受再培訓，你學過的知識都可能被顛覆?！?。而在當今AIGC爆火，AI技能日新月異的情況下，我們所接觸、了解到的信息、知識也在不斷增多和迭代。這種情況下，作為普通人，我們究竟要學什么？知識管理還有必要嗎？

自回歸模型和擴散模型的“專長”并不同，如果讓后者去挑戰(zhàn)前者所擅長的部分，會得到怎樣的結果？不妨來看看本文的分享。

人工智能領域正在如火如荼地發(fā)展，隨著諸如ChatGPT、Claude、Gemini、Sora和Grok等平臺的不斷涌現(xiàn)，AI技術和模型持續(xù)演進，引發(fā)人們對通用人工智能（AGI）的濃厚興趣。 在這一備受關注的話題中，人們常常將GPT和AGI的概念混淆在一起。 有人稱贊GPT是新的工業(yè)革命，有人則認為當前的人工智能技術已進入AGI時代或即將邁入。 盡管GPT系列模型憑借出色的自然語言生成能力和廣泛的應用聲名鵲起，但我們不能忽視的是，GPT模型雖擅長處理大量文本數(shù)據(jù)和執(zhí)行各種語言任務，但并非等同于通用人工智能。 GPT展現(xiàn)的智能只是人工智能技術中的一小部分，其重點在語言理解與生成，而AGI則追求跨領域、多任務的全面深厚智能。 因此，理性地認識GPT與AGI之間的區(qū)別至關重要。 本文旨在探討當前最新人工智能技術的成就，梳理和分析通用人工智能的發(fā)展脈絡，盡管GPT備受矚目，卻并非AI通向AGI的全部旅程。

Transformer模型基于自注意力機制，摒棄了傳統(tǒng)的RNN和CNN結構，在自然語言處理任務中取得了顯著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。這篇文章里，作者就對Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡做了解讀，一起來看一下。

在人工智能領域，大語言模型（Large Language Models, LLMs）正在引領新一輪的技術革新，并對產(chǎn)品設計、內(nèi)容生成和用戶體驗產(chǎn)生深遠影響。作為產(chǎn)品經(jīng)理，理解大語言模型的核心功能及其實際應用中的局限性至關重要。本文將探討大語言模型的能力范圍以及尚待突破的邊界。

結合GPT技術，我們或許可以快速地生成高質量的小紅書筆記內(nèi)容。這篇文章里，作者就梳理了他的實操過程，一起來看看吧。

某種程度上來看，數(shù)據(jù)分析或許是大模型與終端應用最近的場景之一。這篇文章里，作者就分析了一款產(chǎn)品，這款產(chǎn)品是一款基于開源模型、可以讓用戶使用自然語言進行數(shù)據(jù)分析的LLM工具。一起來看看作者的分析和拆解。

有消息稱，OpenAI的GPT Store就要在下周正式上線了，這也讓不少AI圈的人士興奮不已，開發(fā)者們更是躍躍欲試?；乜催@段時間，GPT商店的推出確實是經(jīng)歷了一番波折，用戶試用GPTs過程中所發(fā)現(xiàn)的問題，也給GPT商店帶去了挑戰(zhàn)。一起來看看本文的解讀。

有關“套殼”的爭論一直沒有停止，那么，當我們在談論套殼的時候，到底在談論什么？怎么厘清大模型套殼的邏輯？這篇文章里，作者結合訪談與論文，嘗試闡述哪些步驟、哪些環(huán)節(jié)存在套殼的空間。

大模型出現(xiàn)之后，許多企業(yè)看到了提效的新方向。那么，企業(yè)內(nèi)部可以如何快速應用大模型、Agent等技術來實現(xiàn)提效？這篇文章里，作者結合自己的思考做出了一定梳理，一起來看。