role play, playing as AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord 和 微信群 。很期待见到你们！ 快速开始 1 Qwen 2 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 安装 conda install conda-forge::transformers

Moonshot
AI
介绍
公司介绍 • 北京⽉之暗⾯科技有限公司（Moonshot
AI）是⼀家专注于通⽤⼈⼯智能领域的公司。公司致⼒于 寻求将能源转化为智能的最优解，通过产品与⽤⼾共创智能，实现普惠AI。
• 成⽴时间：2023年3⽉1⽇
• 产品 ◦ Kimi
智能助⼿（⽹⻚版：kimi.ai、App和⼩程序搜索“Kimi智能助⼿”即可），发布时间
2023年10⽉9⽇
2023年10⽉9⽇
◦ Moonshot
AI
开放平台（公测中
https://platform.moonshot.cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合创始⼈周昕宇和吴育 海外⼈才加⼊：
i. ⼤模型⽅⾯。团队成员发明了RoPE相对位置编码，是Meta
LLaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；发明了
Transformer-XL，是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；曾

AI in the Enterprise Lessons from seven frontier companiesContents A new way to work 3 Executive summary 5 Seven lessons for enterprise AI adoption Start with evals 6 Embed AI into your products models 13 Get AI in the hands of experts 16 Unblock your developers 18 Set bold automation goals 21 Conclusion 22 More resources 24 2 AI in the EnterpriseA new way 
 to work As an AI research and do their best work with sophisticated, complex, interconnected workflows and systems. We’re seeing AI deliver significant, measurable improvements on three fronts: 01 Workforce performance Helping people

cooperatively fetch dependent data out_channel WwWly, pm Bly zx) https://docstvm ai/ PVR TOPI Alibaba ALLabs 阿里巴巴人工智能实验室 Blocking Splits the workload into thread blocks (work

2025!3" Manus AI!Agent"#$ChatGPT%& #$% SAC NO. S0570519080006 | SFC NO. BQZ938 &'( SAC NO. S05701220801381 !"#$%&'() !"#$ • !"#$%&'()*AI+!"#$,-./012334%&'(56789:;<=>?@A BC%&'() • DEFGHI)*DEFGJKH abcde&fghi=>.gjklmno5pqLr?E=PstOuv5w%xyabz {|L}=>~}m•O2€.jk• • ‚ƒc„…†Agent…‡ˆAGIO‰Š‹Œ•1 Manus AI!"#$%&'Agent3 Manus AI%&'() • Manus !"#$%&'()*+,-./012345-6708,9):;<=>Manus ?@A+'BCDEFGHIJK,LMN OPQMR<"S>TUVWXY3 "#$%Bloomberg*&'()4 Manus AI%*+,- !"#$%Bloomberg*&'()5 Manus AI%./01 • GAIA !"#%‡•ž$% AI Ÿ G¡¢ž£,¤¥-UL6¦§¨©ª«Level 1cLevel 2cLevel 3¬G-•>Manus AI L®‰¯# §¨©ª°±²³{´µG SOTA œ=> • Manus AI ¶·fgG$%JKA+)€,¸¹!Lº»JK«Level

普通人学 AI 指南 作者：郭震 日期：2024 年 6 月 8 日 Contents 1 AI 大模型基础 4 1.1 AIGC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 AGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 大模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.4 基础概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.1 上下文窗口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.2 单位 B 和 T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 AI 工具梳理 6 2.1 问答 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.1 ChatGPT

KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 • 其他企业需要的优化功能 企业典型的多租户模型 租户 Tenant User User group Namespace Deployment Registry 
 project CI/CD workspace Pod … com/caicloud/cyclone Cyclone 技术架构 云原⽣生 CI/CD 引擎 设计 - 云原⽣生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD)

LLM 技术报告 大语言模型（LLM） 技术作为人工智能领域的一项重要创 新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门 设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量 的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语 言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言 处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Tech Map  向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32

`University of Massachusetts Amherst Powered by AI:
 A Cambrian Explosion
 for C++ Software Development Tools Emery BergerCretaceous–Paleogene (K-Pg) extinction eventCretaceous–Paleogene (K-Pg) extinction ALLOCATED MEMORY USAGE GPU UTIL %, PEAK MEMORY (MB/s) MEMORY PYTHON NATIVE AI-powered optimizations!AI-powered optimizations... COMING SOON!evolveevolve profiler that suggests optimizationsevolve

架构分层模型适配 吴雪峰@201811 — 有效防⽌止架构腐化实践 CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例例 DDD分层参考架构 DDD分层参考架构 给⽤用户提供界⾯面，关注⽤用户交互和体验 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 为前端应⽤用提供API服务，关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • Resource Model DDD分层参考架构 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家，业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型，并体现在代码上 • 管理理模型复杂度，适度拆分模块 ⼤大量量技术术语业务⼈人员完全看不不懂 模型: • 应⽤用服务 — 跨Bond Context DTO • 领域服务 — 跨聚合 • 聚合 实体 仓库 事件 DDD分层参考架构 访问外界系统（调⽤用外界系统）的技术相关实现。 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 ⼲干系⼈人: 外界系统 诉求: 稳定调⽤用外部系统 技术点: 使⽤用和适配外部系统模型，隔离和快速诊断错误 ⼯工作内容: