本文探讨了一种创新的双网络架构，该架构不依赖开源组件，实现了数据和推理的分离。通过这种设计，模型能够在大规模数据处理和高效推理之间取得平衡。文章还提出一个关键问题：大模型的发展是否必须遵循Scaling Law这一路径？这一问题引发了对现有技术路径的深入思考。
在探讨大型语言模型（LLM）智能体时，我们发现传统软件工程的原则仍然具有重要价值。软件工程的核心在于工程思维，强调合理的抽象和低成本的扩展。尽管大型模型功能强大，但它们本质上仍然是工具，是数字化和智能化业务架构的重要组成部分。通过应用软件工程思维，我们可以更清晰地定位大型模型的角色，并充分发挥其价值。
11月13日，cai云科技在北京总部举办了一场以“From Paper to App”为主题的媒体沟通会。公司CEO袁行远在会上深入探讨了通用大模型的未来发展路径和人工智能技术的实际应用场景。此次会议还正式推出了cai云科技的首款基于DCFormer架构的通用大模型——云锦天章，标志着公司在人工智能领域的又一重大突破。
百度集团的执行副总裁兼百度智能云事业群总裁沈抖近日分享了百度智能云在大模型技术产业应用方面的最新进展。他详细介绍了百度智能云在企业级AI原生应用开发和大模型开发调优方面的一系列新功能，展示了公司在人工智能领域的持续创新和技术实力。
本文旨在为学习大型语言模型的读者提供一个关于基于大模型的Text2SQL微调的实战教程。文章分为几个部分：首先，介绍如何配置环境，包括安装虚拟环境、依赖库和下载模型文件；其次，指导如何运行代码，涵盖数据预处理、修改配置文件和微调模型。希望这篇文章能为读者在大语言模型领域的学习和实践提供有价值的参考。
近年来，大模型在实际应用中取得了突破性进展，特别是在医疗和生产力工具等领域。这些大模型不仅展示了强大的技术能力，还为行业升级带来了实质性的推动。例如，在医疗领域，大模型通过精准诊断和个性化治疗方案，显著提高了诊疗效率和准确性。在生产力工具方面，大模型的应用使得自动化和智能化水平大幅提升，为企业节省了大量时间和成本。这些应用实例表明，大模型不仅仅是技术展示，而是能够实质性地推动行业发展。
在大型语言模型（LLM）迅速发展的当下，研究者们正致力于探索如何利用多代理系统来提升模型的性能。SMoA框架，即基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架，正是在这样的背景下应运而生。该框架通过稀疏混合的方法，实现了多个代理之间的高效协同，显著提升了模型的性能和效率。
麻省理工学院（MIT）的最新研究揭示了在大规模语言模型（LLM）的发展中，Scaling Law仍然具有巨大潜力。研究团队发现，通过在测试阶段进行训练，可以显著提升模型性能，使其在ARC公共基准测试中的表现达到61.9%，与人类水平相当。这一发现突破了传统观点，即Scaling Law仅依赖于参数规模的增加，展示了在大模型上进行测试时训练的突破性效果。
本文综述了自2019年以来视觉表征和多模态表征领域的最新进展。文章主要探讨了以下几个方面：1. 视觉表征和视觉预训练技术的发展；2. 多模态表征对齐（或融合）的方法；3. 多模态预训练技术的研究；4. 多模态大模型技术的相关成果。这些进展不仅推动了计算机视觉和自然语言处理的融合，还为跨模态任务提供了新的解决方案。
近期，大型语言模型如GPT等普遍遭遇了发展瓶颈，这些问题不仅限于单一模型，而是呈现出复杂多样的特点。尽管这些模型在自然语言处理领域取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战，包括数据质量、计算资源和模型泛化能力等方面的问题。
本文将详细介绍如何将Spring AI Alibaba框架与百炼平台的大模型进行对接，并提供使用这些大模型的详细指南。通过本文，读者将能够了解如何在Spring AI Alibaba框架中集成百炼平台的大模型，从而提升应用的智能化水平。
多模态大模型（MLLM）是一种先进的深度学习技术，它结合了大型语言模型（LLM）和大型视觉模型（LVM）。这种模型能够同时处理和理解文本、图像和音频等多种数据类型，使其在处理跨模态任务时表现出色。通过融合多种数据类型，MLLM在自然语言处理、计算机视觉和音频分析等领域展现出巨大的潜力。
中国移动为提升客服大模型的商用质量，于2024年构建了混合云生产环境，旨在确保大模型的安全稳定运行和智算资源的高效利用。面对跨云调用的复杂性和运维、业务运营中服务质量观测指标的不足，多团队合作，利用eBPF与Wasm技术，成功构建了客服大模型生产运行态的可观测能力。
SpringAI 是一个专注于人工智能领域的应用程序框架，旨在将 Spring 生态系统的核心设计原则引入 AI 开发。该框架强调可移植性和模块化，推崇使用简单 Java 对象（POJO）来构建 AI 应用。SpringAI 的核心目标并非自建 AI 大模型，而是提供一个平台，让用户能够轻松对接和利用现有的各种 AI 大模型。
来自清华大学和厦门大学等机构的研究人员提出了一种名为“无限长上下文”的技术，该技术能够高效处理大规模文本数据，类似于在大海中寻找一根针。这项技术被称为LLMxMapReduce，通过分帧处理长文本，显著提升了Llama、Qwen和MiniCPM等大型语言模型（LLMs）的性能。
全球首个法律推理大模型HK-O1aw已正式发布。该模型由香港生成式人工智能研发中心（HKGAI）的AI for Reasoning团队（HKAIR）与北京大学对齐团队（PKU-Alignment Team）联合开发。HK-O1aw采用了独特的慢思考范式（System2范式），旨在提高法律推理的准确性和可靠性。这一创新模型的推出，标志着法律科技领域的重要突破，为法律专业人士提供了强大的工具支持。
