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相关的文章：本列表汇集了关于大模型技术的最新研究与应用案例，涵盖从基础理论到实际落地的多维度探讨，助力您了解AI时代的前沿动态。
随着AI技术的快速发展，如何在本地设备上高效运行AI模型成为了开发者关注的焦点。LocalAI开源项目提供了一个革命性的解决方案 - 它让用户能够在个人电脑上轻松部署和运行各种AI模型，并且完全兼容OpenAI的API接口。LocalAI是什么？LocalAI是一个高性能的AI运行时环境，它的核心目标是让AI模型的部署和使用变得更加简单和平民化。与传统云服务不同，LocalAI 完全运行在本地，这...
LocalAI是一个开源项目，支持用户在本地高效运行AI模型，兼容OpenAI API，确保数据隐私，零成本使用，支持离线运行，适合开发者和爱好者。
尽管AI编程能力已得到验证，但仍存在不足。通过不断优化提示，AI能够生成更高质量的代码。研究表明，迭代提示和设计对代码质量至关重要，优化提示词能显著提升代码性能，但可能引入细微错误。因此，人工干预仍然必要，以确保代码的质量。
AIxiv专栏促进了学术交流，报道了2000多篇内容。ParGo模型通过全局与局部视角有效连接视觉与语言，提升了多模态大语言模型的性能，克服了传统方法对细节的忽视。
Mac Mini被认为是个人大模型运行的理想平台，Fast Company称其适合AI测试。EXO Labs利用1000台Mac Mini进行低延迟训练。尽管Project DIGITS在性能上更强，但Mac Mini适合日常使用，为AI普及提供了可能性。
目前聆思平台的超拟人模板实现了快速响应、声纹识别、知识库问答、兜底闲聊、超拟人TTS等功能，本文基于这几项功能进行详细解说。
本文介绍了CSK6大模型语音视觉开发板的超拟人交互功能，包括快速响应、声纹识别和知识库问答。用户通过语音交互，系统能够识别身份并提供个性化回复，提升用户体验。适用于智能助手和陪伴机器人，支持多种情感表达和精准语音处理。
AIxiv专栏促进学术交流，微软研究团队发布综述论文，探讨基于大语言模型的GUI智能体。该智能体通过自然语言指令自动操作界面，克服传统GUI自动化的局限，提升人机交互效率，未来将在多个领域广泛应用。
到2024年的最后一个月，大模型依然是最热闹的赛道，没有之一。12月，智谱AI与阶跃星辰相继完成新一轮融资，OpenAI以直播的形式举办了一场长达12天的马拉松式新品发布会。但对从业者肖琳（化名）来说，年底的任何融资事件和新产品发布都已经很难让她眼前一亮，反倒是几个月前的一张网传图片成了她的“年度记忆”。这张图片显示，腾讯、字节、百度、科大讯飞和月之暗面旗下大模型的新增用户留存率，在30天后...
到2024年，大模型行业依然活跃，但融资和新产品发布吸引力减弱。用户留存率数据引发讨论，行业前景堪忧。招聘需求减少，薪资上涨困难，投资者信心减弱，行业进入淘汰赛，未来可能仅有少数公司存活。
腾讯啄木鸟代码安全团队，依托混元大模型的超强代码理解和安全分析能力，在SQL注入威胁检测场景验证中，新增识别上百个漏洞检测策略，相比传统方法人效比提升3.8倍，在Github高star项目上斩获10+0day漏洞。
安全漏洞风险严重影响业务，外部攻击可能导致用户信息泄露。腾讯的混元大模型通过高效的代码理解和安全分析，提升漏洞检测效率，减少人工依赖，优化检测策略，保障业务安全稳定运营。
本研究针对低秩适应（LoRA）在大型语言模型微调中的性能限制问题，提出了一种新颖的Rank-adaptive Reliability Optimization（RoRA）方法，通过优化缩放因子提高性能。实验结果表明，RoRA在微调压缩和未压缩模型时均优于现有技术，尤其在高剪枝率的模型上展示了更显著的准确性提升，表明其在模型微调领域的可观影响。
本研究提出Rank-adaptive Reliability Optimization（RoRA）方法，以解决低秩适应（LoRA）在大型语言模型微调中的性能限制。实验结果表明，RoRA在压缩和未压缩模型上均优于现有技术，尤其在高剪枝率模型中准确性显著提升。
本研究解决了大型深度学习模型在计算成本和内存使用上的挑战。提出了一种基于CUR矩阵分解的新型模型压缩方法——CURing，它通过选取具有重要性的行和列显著减少模型规模，同时保持性能损失最小化。该方法不仅保留了原始网络的输入/输出结构，还增强了可解释性。
本研究提出了一种CURing模型压缩方法，通过CUR矩阵分解显著降低大型深度学习模型的计算成本和内存使用，同时保持性能并增强可解释性。
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