大型语言模型关键字列表
研究人员测试了16个代码生成AI模型（GPT-4、Claude、CodeLlama、DeepSeek Coder、Mistral等），使用了两个独特的提示数据集。LLM提供了576000个Python和JavaScript代码样本，其中推荐的包中，近20%是不存在的。
2024年，骗子们利用中国电子商务平台SHOPYY快速搭建虚假在线商店，并通过大型语言模型（LLM）优化产品描述，以提升搜索引擎排名。
随着GenAI的迅猛发展，大型语言模型（LLM）已成为企业提升竞争力的关键。
在数据驱动的时代，利用专有数据训练大型语言模型正成为企业获取竞争优势的关键。
随着AI应用的深化，越来越多的企业转向开源大型语言模型（LLM），以实现更大的灵活性、控制权和成本效益。
随着开源AI模型的普及，企业在选择合适的模型时面临诸多挑战。Endor Labs通过对各种开源AI模型的全面分析，为企业提供了详细的参考，帮助他们根据业务需求做出最佳选择。
AI技术的应用往往让小型企业和初创公司望而却步，特别是对于预算有限且缺乏技术团队的企业而言，然而，基础模型的出现为这些企业打开了大门。基础模型通过大量数据预训练，能够针对不同需求灵活调整，帮助企业加速AI实施、降低成本并优化流程。
在AI项目试点过程中，IT和业务领导者面临着如何判断何时终止项目的挑战。尽管AI试点的失败率较高，但过早放弃可能会错失未来的巨大收益，拖延则可能浪费大量资源。
本文探讨了不同公司对AI编程助手的使用体验及其对生产力的影响，并强调了对AI助手期望的适当调整。
B2B SaaS行业面临挑战：裁员潮与宏观经济压力的双重打击
最近有越来越多的猜测认为，大型语言模型对整个软件生态系统构成了威胁。
企业领导人和董事会明白，他们的企业必须开始利用GenAI的革命性潜力，但是，当他们在AI安全问题的雷区运营时，他们是如何开始考虑识别初始用例和原型的呢？
现在，每个人都在奔跑，展示他们在人工智能上花了多少钱，以及它将如何改变一切，这种鸟枪式的投资方式不可避免地会导致一些巨大的成功和许多失败。
采用OpenAI还是DIY?揭开自托管大型语言模型的真实成本
你遇到的最强大的LLMs拥有数十亿参数，达到数百千兆字节，并且需要大量努力才能扩展。在一个需要低延迟的实时系统中，你不能像使用传统模型那样简单地将它们插入你的应用程序。尽管你对团队建设必要基础设施的能力充满信心，真正的关注点在于这种转变的成本。
马斯克宣布，xAI已经开始在全球最强大的AI训练集群——位于田纳西州孟菲斯的孟菲斯超级集群上进行训练，该集群包含10万个液冷的Nvidia H100图形处理单元，旨在到2024年12月训练出世界上最强大的AI。
随着人工任务变得不再重要或被AI轻易取代，中低层职位将经历最大的变化。
本文探讨了AI在营销中的应用，并分享了营销和广告领域的领导者们的顶级建议。
在GenAI引领技术进步的新时代，数据治理的重要性日益凸显。
Miso ai的联合创始人Lucky Gunasekara和Andy Hsieh讨论了如何超越检索增强生成，打破问题背景和假设，这是企业级服务的关键。
社交媒体巨头LinkedIn转向GenAI，以提升其会员服务，本文介绍了其工程师在利用LLMs取得业务成果方面所学到的一些内部经验。
走出GenAI的蜜月期：CIO从试点到规模化应用GenAI需要面对的七个严峻现实
要实现GenAI的规模化应用，CIO需要专注于更少但更重要的事项，并将其做的更好。
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