以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言，展示了强大的理解和推理能力，已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域，大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。
人工智能正经历一场由大模型引发的革命。这些拥有数十亿甚至万亿参数的庞然大物，正在重塑我们对 AI 能力的认知，也构筑起充满挑战与机遇的技术迷宫——从计算集群高速互联网络的搭建，到训练过程中模型稳定性和鲁棒性的提升，再到探索更快更优的压缩与加速方法，每一步都是对创新者的考验。
国产大模型，多模态能力都开始超越GPT-4-Turbo了？？
当前大家常见的视频生成是酱婶儿的：
过去十年间，基于随机梯度下降（SGD）的深度学习模型在许多领域都取得了极大的成功。与此同时各式各样的 SGD 替代品也如雨后春笋般涌现。在这些众多替代品中，Adam 及其变种最受追捧。无论是 SGD，还是 Adam，亦或是其他优化器，最核心的超参数非 Learning rate 莫属。因此如何调整好 Leanring rate 是炼丹师们从一开始就必学的技能。
大模型的风，吹进中小学了。
今年年初，英伟达 CEO 黄仁勋因为劝人「别再学习计算机」被送上热搜。
文生图模型成熟之后，有多少人苦练Midjourney咒语，还是调不出可用的图像？
又一家大模型开源了，这次是腾讯。
进入2024，大模型的风向变了。 当初“百模大战”时，只要简单粗暴拿个Demo搞MaaS（模型即服务），也就是让用户直接和大模型交互就足以上牌桌。
