《李彦宏在母校北大 本科生毕业典礼上的讲话》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:李彦宏在母校北大 本科生毕业典礼上的讲话北大第一次搞这么集中式的毕业典礼,激情四射,泪如泉涌。开始前,他们大呼:师兄你好!真亲切啊。李彦宏全员信:百度造
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麦可思研究院最新发布的《中国2018-2022届大学毕业生培养质量跟踪评价蓝皮书》揭示了一个引人注目的现象:近年来,越来越多的大学应届毕业生不再将一线大城市作为唯一的就业目标是开始将视线投向小城市,掀起了一股回县城就业的新潮流。《蓝皮书》的跟踪统计数据显示,应届本科生毕业半年后在县城就业的比例显著上升,从2018届的20%增长至2022届的25%,增长幅度达到5个百分点。他们的就业满意度也从2018届的67%提升到了2022届的76%。
周鸿祎发文称,并不是针对李厂长,自己一直是开源的信徒。周鸿祎辟谣称,自己说开源好,是13号在哈佛讲的,李彦宏说闭源好,是16号在北京讲的。安卓和iOS,Linux和Windows都是一个开源一个闭源,也都活得很好。
开源大模型还是闭源大模型,究竟谁才是“版本答案”?围绕这个问题,360创始人周鸿祎和百度创始人李彦宏最近就来了一次隔空论战。先是在4月12日,有媒体曝光了李彦宏在百度内部的讲话。大模型到底是开源好、还是闭源更佳,目前在技术层面暂时还没有分出高下,但闭源或开源对于不同公司的商业利益却各有优劣。
最近一段时间,诸多大佬纷纷下场开直播。仿佛直播成了一个新的战场,不赶紧开直播就会贻误战机。或许研究研究雷布斯的营销之道,真能找到新的思路。
大模型颠覆一切,终于还是颠到了本小编头上。还是一个一句话就被打造出来的Agent。超级个体时代,我们手握AI技术面对的,不仅是一场技术的革命,更是一次个体可能性的全面释放。
在Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏分享了他对于AI技术发展趋势的独特见解。他明确指出,开源模型在当前的AI发展中正逐渐显露出其局限性,预示着其可能逐渐落后于时代。通过灵活应用文心4.0等基础模型,百度正致力于推动AI技术的更广泛应用,以满足不同场景下的多元化需求。
在今天的Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了人人都是开发者”的主题演讲。李彦宏认为,过去开发者用代码改变世界;未来,自然语言将成为新的通用编程语言,你只要会说话,就可以成为一名开发者,用自己的创造力改变世界。ModelBuilder更适合专业开发者使用,可以根据开发者的需求定制任意尺寸的模型,并根据细分场景对模型进一步精调SFT,这样就能达到更好的效果。
在近日的一次内部讲话中,百度董事长李彦宏给开源大模型泼了不少冷水。李彦宏认为,大模型开源的意义不大,闭源模型在成本和能力上会持续领先。其实你仔细听听李彦宏说的是有道理的,他是说在写古诗方面,百度超过了GPT4,”周鸿祎的这番言论也引发了现场轰笑。
“过去这一年,我跟很多创业者、开发者交流,感觉大家都处在一种‘FOMO’状态,既兴奋、又害怕错过。”面对在生成式AI浪潮中正被彻底改变的开发者群体,4月16日对外演讲中,李彦宏率先谈起了他们所遭遇的选择迷茫问题。在文字、图片、语音、视频等多模态大模型的长期竞争中,留给李彦宏的新挑战之一便是,如何带领百度继续保持模型性能的领先优势。
在Create2024百度AI开发者大会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了他的见解,他强调了未来AI应用发展的一个重要趋势。李彦宏认为,大型的AI原生应用将主要基于MoE,即大小模型的混合使用非仅依赖单一模型解决所有问题。智能体还具备在环境中持续学习、实现自我迭代和自我进化的能力。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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