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AI 概览

成为出题家。而不是做题家。我们来出题，AI 来做题。

常用​

内容​

  • AI 模型
    • LLM(语言大模型)
    • 图像模型
    • 语言，视频等多模态模型
    • 具体场景的模型：推理等
  • 技术
  • 应用场景
  • 开发应用

整体的生态​


图片来源：《The New Generative AI Infra Stack》

  1. 模型：开源 vs 闭源
  2. 部署
  3. 合成数据
  4. 微调与数据标注
  5. 数据存储与检索
  6. 模型监督
  7. 模型的安全性、安全防护和合规性
  8. 应用框架
  • 底层： AI 模型
  • 模型的训练
  • 中间层：
    • 编排：LangChain， LamaIndex，
    • 嵌入：向量数据库
    • 缓存：GTP chache，Redis
    • LLMOps: Weights & Biases, MLflow
    • Validation
    • 应用部署： Vercel，Steamship
  • 应用层。不同类型的应用

资源​