月，Llama3 发布，包括 8B 和 70B 模型。 图 2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 Figure 2: 各个大型语言模型发布时间线 理能力，适用 于多种 AI 任务。 3 零代码本地部署 AI 后端 首先介绍一种最精简的本地部署大模型的方法。使用目前最强开源大模型 LlaMA3，2024 年 4 月 19 日，Meta 公司发布，共有 8B，70B 两种参数，分 为基础预训练和指令微调两种模型。 与 Llama2 相比，Llama3 使用了 15T tokens 的训练数据，在推理、数学、 代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升。

话题活跃度[范围] - 竞争度评估 - 相关性判断 传播策略的提示设计 微博内容的传播效果很大程度取决于发布策略，提示语需要涵盖以下维度： 应用示例 �热点借力 • 热点筛选：设定热点选择的标准， 如话题热度、受众契合度等 • 角度创新：指导找到差异化的切 入点，避免同质化表达 • 时机把握：明确内容发布的最佳 时间窗口 热点借力内容生成需求： 话题背景：[当前热点] 热度指标：[热搜排名/话题讨论量] �内容节奏 • 发布频率：依据账号定位和粉 丝活跃度设定 • 内容分类：不同类型内容的比 例配置 • 互动时间：明确重点互动的时 间段 请帮我制定微博账号的内容排期 规划： 账号信息： - 定位：[填写账号定位] - 目标受众：[受众属性] - 当前粉丝量：[数量] - 内容领域：[领域] 需要考虑以下要素： （1）设计一周的发布时间表，包 括： - 每天的发布频次建议 每天的发布频次建议 - 最佳发布时间点 - 不同时段的内容类型 （2）制定内容形式配比，需包含： - 各类内容的比例分配 - 不同形式适合的发布时间 - 与粉丝互动的最佳时段 请给出详细的排期建议，并说明 每个安排的原因。同时，提供热 点响应的策略建议。 请为以下微博内容设计互动策略： 内容主题：[主题] 内容形式：[图文/视频/文字] 互动目标：[提升评论/转发/话题扩散] 需要设计：

话题活跃度[范围] - 竞争度评估 - 相关性判断 传播策略的提示设计 微博内容的传播效果很大程度取决于发布策略，提示语需要涵盖以下维度： 应用示例 �热点借力 • 热点筛选：设定热点选择的标准， 如话题热度、受众契合度等 • 角度创新：指导找到差异化的切 入点，避免同质化表达 • 时机把握：明确内容发布的最佳 时间窗口 热点借力内容生成需求： 话题背景：[当前热点] 热度指标：[热搜排名/话题讨论量] �内容节奏 • 发布频率：依据账号定位和粉 丝活跃度设定 • 内容分类：不同类型内容的比 例配置 • 互动时间：明确重点互动的时 间段 请帮我制定微博账号的内容排期 规划： 账号信息： - 定位：[填写账号定位] - 目标受众：[受众属性] - 当前粉丝量：[数量] - 内容领域：[领域] 需要考虑以下要素： （1）设计一周的发布时间表，包 括： - 每天的发布频次建议 每天的发布频次建议 - 最佳发布时间点 - 不同时段的内容类型 （2）制定内容形式配比，需包含： - 各类内容的比例分配 - 不同形式适合的发布时间 - 与粉丝互动的最佳时段 请给出详细的排期建议，并说明 每个安排的原因。同时，提供热 点响应的策略建议。 请为以下微博内容设计互动策略： 内容主题：[主题] 内容形式：[图文/视频/文字] 互动目标：[提升评论/转发/话题扩散] 需要设计：

DeepSeek：颠覆出圈，霸榜热议 2 0 2 3 年 7 月 D e e p S e e k 成 立 2 0 2 3 年 1 1 月 2 日 首个开源代码大模型 DeepSeek Coder发布 2 0 2 3 年 1 1 月 2 9 日 推出670亿参数的通用大模型 D e e p S e e k L L M ， 包 括 7 B 和67B的base及chat版本 发 布 新 一 DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGl）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用，其性能 在多个基准测试中表现出色，对齐OpenAI-O1正式版，甚至在某些任务上表现更优。  DeepSeek发展节点 • DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首；截 至1月30日，DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元， 输出 API 价格仅为 OpenAI o1 的 3%。这种低廉的 API 价格进一 步降低了使用门槛。 DeepSeek R1 采用 MIT 许可协议开源发布，允许全球的研究者和开 发者免费使用和修改模型。这种开放策略促进了 AI 技术的普及和发展。  开源模型的优势与挑战 可访问性 研究者可以根据自身需求 进行二次开发和优化 可定制性 允许研究者根据特定应用

年底大模型应用 ChatGPT 发布后，点燃了世界范 围内对于大模型技术及其应用的关注和热情。2023 年， 国内外各大厂商均投身于大模型的浪潮当中，涌现了诸多 知名的大模型及应用，它们结合了文本、图片、视频、音 频多种介质，在文本生成、图片生成、AI 编程等方向均 有出色的表现。 GitHub Copilot 16 / 32 大模型应用现状：知名大模型 在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模 AI 正经历前所未有的快速普及， 而开发者们正积极将 AI 作为自己的生 产力工具，随着众多 AI 编程工具的普 及，开发者们使用 AI 辅助工作已经逐 渐司空见惯。 分析公司 O’Reilly 日前发布一份 《2023 Generative AI in the Enterprise》报告， 报告中指出， 。 图源：https://www.oreilly.com/radar/generativ

绝赞招聘中 TVM CAFFE 前端 2019·11·16绝赞招聘中 TVM 在平头哥 • 工具链产品 平头哥芯片平台发布的配套软件中， TVM 是工具链产品的重要组成部分： 负责将预训练好的 caffe 或者 tensorflow 的模型，转换到 LLVM IR，最后生成可以在无剑 SoC 平台上 执行的二进制。绝赞招聘中 为何添加 caffe 前端？ 客户需求 评估

具 有科学共识的话题。 实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进 行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。 实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的 影响。实验三引入10%代理发布的偏误信息，观察 其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。 50个智能体的在线社区模拟仿真 场景3：多智能体在线社区模拟 p 为了观测偏误信息加入后50个代理意