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继OpenAI正式发布GPT-4后，百度也正式发布大语言模型产品“文心一言”，两大巨头推出AI应用，让人们开始意识到AIGC背后的庞大利润及潜力，AI研发人员也在该趋势下更加炙手可热。GPT-4、文心一言这些类ChatGPT人工智能产品可编
当下的新风口无疑是AI大模型，ChatGPT自从问世以来就像吊在人类面前的大病，让所有人都疯狂追逐AI大模型，AIGC（人工智能应用）已成为当下最大的新风口，越来越多的企业开始进军AI大模型队伍，就连亚马逊也不例外。近日，亚马逊服务部门（A
众所周知，由于ChatGPT的火爆，多国多企业多机构纷纷加入生成式大语言模型，国内自然也不例外，如今他们取得了什么样的成就？近日，知名市场调研机构SuperCLUE发布了最新的中文大模型10月榜单，从榜单中可知：GPT4以绝对优势继续霸榜位
早在2023年，随着ChatGPT的横空出世，人工智能（AI）大模型已成为当下最火的新兴产业，越来越多企业纷纷推出相关的AI大模型产品，其中以GPT-3.5/4、LIama 2、Bking等最为出名，然而很难相信的是，这些AI大模型竟然存在
人工智能正在迅速发展。它已经让位于许多非常强大的LLM（大型语言模型），这些LLM现在不仅属于大型科技巨头的领域，而且可以通过开源计划获得。此类模型的应用范围从NLP（自然语言处理）到代码生成，它们正迅速成为医疗、教育和客户服务的基本需求。
随着人工智能（AI）的迅猛发展，特别是在自然语言处理（NLP）领域，出现了“大语言模型”（LLM）和“生成式人工智能”（GAI）这两个概念。尽管两者在功能和应用上有许多重叠之处，但它们在技术本质、应用场景和开发目标上存在显著差异。本文旨在通
EUV技术前景光明
（本文编译自Semiconductor Engineering）支撑人工智能革命的先进制程芯片需求呈现爆发式增长，正持续考验全球半导体产业的供给能力。从支撑大语言模型的超大规模数据中心，到智能手机、物联网设备和自动驾驶系统的边缘AI，各领域对尖端半导体的渴求已形成叠加效应。然而，这类芯片的制造高度依
在AI 大模型训练场景中，GPU 数量与模型训练时长通常呈正比关系。多卡训练可极大缩短训练时间，尤其对于千亿级甚至万亿级参数规模的大语言模型，智算集群需支持万卡及以上的并行能力。智算集群内网络架构的优劣对 GPU 服务器内外的集合通信存在极大影响。因此，设计大规模、高可靠、低成本、易运维的优质网络架
大语言模型正在重塑软件开发的日常。从Copilot到各种编程助手，AI生成代码的能力已经渗透到许多开发者的工作流中。但在实际应用中，一个现象值得注意：不少团队在使用AI编程时，陷入了“需求描述-代码生成-发现问题-修改需求”的循环，原本期望
软件测试是保障质量的关键环节，但测试用例设计耗时、覆盖分析繁琐、自动化脚本维护成本高等问题，一直困扰着测试团队。大语言模型的出现，为测试工作提供了一种新的辅助手段。这里从几个实践角度，聊聊AI如何在测试流程中发挥作用。一、提示工程：让AI理
