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近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。
前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
开源最近成了 AI 圈绕不开的高频热门词汇。 先有 Mistral 8x22B 闷声干大事，后有 Meta Llama 3 模型深夜炸场，现在连苹果也要下场参加这场激烈的开源争霸赛。
笑不活，最新虚拟试穿神器被网友们玩坏了。 黄院士、马斯克、奥特曼、史密斯等一众大佬衣服集体被扒。
前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
开源最近成了 AI 圈绕不开的高频热门词汇。
基于大模型知识库的问答类应用早已在全球溢满，不再成为新鲜事。AI Agent项目成为新的锚点，承载着创业者、投资人、从业者对未来应用的厚望。
在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计算资源，还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
要说 ChatGPT 拉开了大模型竞赛的序幕，那么 Meta 开源 Llama 系列模型则掀起了开源领域的热潮。在这当中，苹果似乎掀起的水花不是很大。
继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后，上周，通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告，在各类核心能力测试中，abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。