大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
世界上首台基于Arm架构的超算，现如今终于退役了。 2018年5月，这台拥有10000个核心的系统Isambard 2首次部署。 它使用了由Cavium开发、台积电制造的64位Armv8 ThunderX2处理器，外加几个Nvidia P100 GPU。
一个受线虫启发的全新架构，三大「杯型」均能实现 SOTA 性能，资源高度受限环境也能部署。移动机器人可能更需要一个虫子的大脑。
最近一直在想一个问题。为什么我们的图像 AI 模型那么耗算力？比如，现在多模态图文理解 AI 模型本地化部署一个节点，动不动就需要十几个 G 的显存资源。
Replit 推出了一款能够从头开始构建整个应用程序的AI 代理。这不仅仅是另一个副驾驶编码助手——它更接近于实习软件开发人员，能够理解你的愿景并帮助实现它。
在此之上，「帆软」将FineChatBI的核心能力集成开放给部分优质客户，让用户依托平台，能够独立部署企业数据库，完善企业底层数据资产建设。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
都很贵。
内含一键部署教程
之前介绍了很多在本地部署远程大模型以及本地大模型的教程，但是对于 AI 的使用尤其是如何让 AI 准确理解并执行下达的任务也是一个技术活，所以又诞生了 Prompt 提示词工程这个概念。
