大语言模型 - AIGC宇宙

通付盾AI Agent信任系统建设宣言：从AI到IA，得Agent者得天下

深耕行业十四年，知浪潮将至，当相向而行。本文旨在结合企业思考，探讨AI新时代下的技术与应用趋势，对内秉初心以率众，对外纳灼见而求臻。技术分水岭:算力、算法和数据的能效博弈随着大模型的快速更迭，人类已经走上了通往人工超级智能（ASI）的快车道。

实战攻略：使用KubeMQ简化多LLM集成流程

译者 | 核子可乐审校 | 重楼将多个大语言模型集成至应用程序当中往往是项艰巨的挑战，各类不同API及通信协议的协同处理，以及如何确保请求路由的复杂性难题往往令人望而生畏。好在可以使用消息代理与路由机制更优雅地解决此类问题，在解决痛点的同时实现多个关键优势。本文将向大家介绍具体操作步骤。

OpenAI重磅剧透:GPT-5“很快推出”，CPO预测年内AI代码自动化将达99%!

近日，OpenAI 首席产品官（CPO）Kevin Weil 在一次备受关注的访谈中透露了多个重磅消息，引发业界广泛关注。最引人瞩目的是关于备受期待的 GPT-5以及 AI 代码自动化进程的预测。对于 GPT-5的发布时间，Kevin Weil 虽然没有给出具体日期，但他明确表示:“我不会给你具体时间，但 GPT-5会很快出现。

亚马逊云科技率先推出完全托管DeepSeek-R1，企业AI部署再添利器

亚马逊云科技近日宣布，DeepSeek-R1大语言模型现已作为完全托管的无服务器服务在Amazon Bedrock上正式可用。作为首个将该模型作为完全托管服务推出的云服务提供商，亚马逊云科技进一步扩展了客户使用DeepSeek-R1及其蒸馏版本的方式。通过完全托管的服务方式，客户无需处理复杂的技术设置或运维，即可轻松将DeepSeek-R1应用于企业级部署。

DeepSeek级AI？训练自己的推理模型仅需七个步骤

译者 | 布加迪审校 | 重楼谁需要超级计算机？仅用15GB VRAM就可以训练你自己的功能强大的AI推理模型！ DeepSeek的R1模型在不需要人类反馈的情况下就能进行更深思熟虑的推理，已颠覆了大语言模型（LLM）领域。

DeepSeek-V3深入解读！

上一篇文章对DeepSeek-R1进行了详细的介绍，今天来看看DeepSeek-R1的基座模型DeepSeek-V3。项目地址：：现有的开源模型在性能和训练成本之间往往难以达到理想的平衡。一方面，为了提升模型性能，需要增加模型规模和训练数据量，这会导致训练成本急剧上升；另一方面，高效的训练和推理架构对于降低计算资源消耗至关重要。

Grok-3正式发布:马斯克"钞能力"催生AI新王座挑战者

埃隆·马斯克旗下xAI公司正式发布Grok系列第三代大语言模型，在AI领域掀起新一轮技术海啸。这款被开发者称为"当下地表最强"的模型，或将重塑全球AI竞争格局。据官方披露，Grok-3在多项核心指标上已超越现有主流模型，测试用户反馈其实际表现达到"o3-full"基准水平。

麻省理工科技评论：2025年AI五大趋势

随着人工智能技术的迅猛发展，对其未来“走向”的准确预测变得尤为复杂。尽管如此，鉴于人工智能正在深刻地改变着各行各业，持续关注并理解其发展趋势对于科技从业者、研究学者以及行业分析师来说至关重要。 2025年，预计人工智能将在众多领域扮演更加核心的角色，推动生产力提升和行业创新。

零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！

近两年，大语言模型LLM(Large Language Model)越来越受到各行各业的广泛应用及关注。对于非相关领域研发人员，虽然不需要深入掌握每一个细节，但了解其基本运作原理是必备的技术素养。本文笔者结合自己的理解，用通俗易懂的语言对复杂的概念进行了总结，与大家分享~什么是ChatGPT？

AMD把o1炼成了实验室助手，自动科研经费节省84%

芯片强者AMD最新推出科研AI，o1-preview竟成天选打工人？注意看，只需将科研idea和相关笔记一股脑丢给AI，研究报告甚至是代码就能立马出炉了。这个AI系统代号“Agent Laboratory”，全程由LLM（大语言模型）驱动完成文献综述、实验，以及报告，一站式搞定科学研究。

别再将LLM当成数据库了

译者 | 布加迪审校 | 重楼想象一下，你戴着耳机驾驶一辆汽车，每五分钟才更新一次路况信息，而不是持续不断地提供当前位置情况的视频流。过不了多久，你就会撞车。虽然这种类型的批处理在现实世界中并不适用，却是当今许多系统运行的方式。

上交大揭露大模型审稿风险：一句话就能让论文评分飞升

大语言模型（LLMs）正以前所未有的方式，深刻影响着学术同行评审的格局。同行评审作为科学研究的基石，其重要性毋庸置疑。然而，随着大语言模型逐渐渗透到这一核心过程，我们是否已经准备好面对它可能带来的深远影响？

如何在安卓手机上本地安装和运行LLM?

译者 | 布加迪审校 | 重楼了解如何将AI的力量径直带入到你的安卓手机上：没有云，没有互联网，只有纯粹的设备端智能！在安卓手机上本地运行大语言模型（LLM）意味着你可以在不依赖云服务器或互联网连接的情况下访问人工智能（AI）模型。这种本地环境通过确保数据安全、并在设备端来确保隐私。

将大语言模型集成到现有软件系统的完整指南

译者 | 布加迪审校 | 重楼随着最近应用迅速普及开来、人工智能（AI）得到广泛采用，大语言模型（LLM）已变得备受广大公司企业、开发人员和非开发人员的欢迎，因为它们为用户提供了诸多好处。它们帮助开发人员调试代码并生成代码片段，还帮助澄清看似复杂的编程概念和任务，从而提高生产力。只要用于训练的数据集涵盖主题，使用LLM的非开发人员就可以受益于对问题做出快速且定制的响应和答复。

如何借助Cortex运行本地LLM

译者 | 布加迪审校 | 重楼AI行业正在经历一场转变，转向更小巧更高效的大语言模型（LLM），从而使用户能够在本地机器上运行模型，无需功能强大的服务器。本教程将指导你借助Cortex运行本地LLM，着重介绍其独特的功能和易用性，使任何拥有标准硬件的人都可以享用AI。注意：Cortex目前正在积极开发中，这可能会导致bug或某些功能无法正常运行。

借助LLM实现模型选择和试验自动化

译者 | 布加迪审校 | 重楼大语言模型（LLM）已成为一种工具，从回答问题到生成任务列表，它们在许多方面简化了我们的工作。如今个人和企业已经使用LLM来帮助完成工作。代码生成和评估最近已经成为许多商业产品提供的重要功能，以帮助开发人员处理代码。