2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截 至今年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业 场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动 高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+” 行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。 《2024 大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）自4 月启动征集以来， 得到社会广泛关注。收到申报案例数百个，经专家组全面评估，最终遴选出99 个优秀案例，其中45 个“行业赋能”、46 个“智能应用”、8 个“生态服务”， 覆盖新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用场景，涵盖天文、农业、化学等 科学领域，以及智能数据标注、大模型评测、云边异构融合服务等创新平台。

MedSAM 分割一切大模型，代码介绍或者项目介绍参考专栏： https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12683968.html

利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedding 提供ModelScope版本和HuggingFace版本. 需要Python>=3.8.1 目前热门的中文embeddding模型都支持, 非常适合用于做企业企业二开

交通大模型与时序大模型是现代信息技术在交通物流领域中的重要应用，特别是在人工智能技术的推动下，这些模型已经成为解决复杂交通问题的有效工具。本开源代码集合提供了相关算法和实现细节，帮助开发者理解和构建自己的交通预测与优化系统。 交通大模型通常涵盖了城市交通系统的各个方面，包括公共交通、私人车辆、行人流动等，通过集成大量的数据源（如GPS轨迹、交通监控、公交刷卡数据等）来构建一个全面的交通网络模型。这种模型能够模拟交通流的动态变化，分析交通拥堵的原因，预测未来交通状态，并为交通规划和管理提供决策支持。 时序大模型则专注于时间序列数据分析，尤其适用于处理具有明显时间依赖性的交通数据。它利用深度学习技术，如LSTM（长短期记忆网络）或Transformer架构，对历史交通流量进行建模，然后对未来时刻的交通状态进行预测。这样的模型对于实时交通流量预测、出行需求估计、交通信号控制优化等方面有着显著优势。 在压缩包文件中，"交通大模型"可能包含以下内容： 1. 数据预处理模块：用于清洗和格式化原始交通数据，如处理缺失值、异常值，将不同数据源的数据统一。 2. 网络结构定义：可能包括基于深度学习的模型代码，如LSTM或Transformer的实现，用于学习交通流的时空模式。 3. 训练与评估脚本：用于训练模型、调整参数、评估模型性能，可能包含交叉验证和性能指标计算。 4. 应用示例：展示如何将训练好的模型应用于实际交通问题，如交通流量预测、拥堵识别等。 5. 结果可视化：可能有代码帮助用户理解模型预测结果，如绘制交通流量图或热力图。 通过研究和实践这些开源代码，开发者可以深入理解交通模型的工作原理，学习如何处理大规模交通数据，以及如何构建和优化时序预测模型。这对于交通领域的研究者、数据科学家以及希望改善城市交通状况的工程师来说，都是极其宝贵的资源。同时，这也是推动人工智能在交通物流领域落地应用的重要一步，有助于提升城市交通效率，减少拥堵，提高市民出行体验。

Part 01：发展人工智能产业的重要性与新机遇 人工智能技术进入大规模应用落地阶段，推动生产效率飞跃。 数据、算力、算法作为人工智能核心三要素已具备基础条件。 大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式，推动AI能力提升。 大模型开源生态成为推动AI产业发展的重要模式。 Part 02：人工智能大模型的开源生态体系分析 人工智能技术架构的演变与新趋势。 基于新一代人工智能开源技术架构的大模型开源生态体系。 大模型开源生态体系的创新主体与创新机制。 大模型企业发展面临的问题与困境，包括算力、能耗、数据、资金、技术、人才等方面。 Part 03：人工智能开源大模型的创投情况分析 人工智能开源大模型的投资现状，闭源大模型融资远高于开源大模型。 人工智能开源大模型的重点投资领域，包括生成式AI、AI发展平台、大模型应用开发等。 Part 04：开源大模型生态建设的成功经验与典型案例 大模型产品数量与区域分布情况 Part 05：人工智能开源大模型典型商业化案例及未来展望 开源大模型商业模式类型分析，例如模型开源，服务收费；通过公司其他业务来变现；通过生态来实现盈利；开源获客，再推商业化等。

AI Agent大模型是基于大型语言模型（Large Language Models，LLMs）构建的智能体，它们能够执行复杂的任务，并且具备与环境交互、主动决策和执行任务的能力。以下是一些值得关注的AI Agent大模型及其特点： 1. **AutoGPT**：一个开源项目，能够通过API创建完整的项目，自主完成任务。 2. **AgentGPT**：允许用户配置和部署自主AI智能体，为自定义AI命名并设定目标以实现。 3. **Baby AGI**：一个人工智能驱动的任务管理系统，使用OpenAI和Pinecone API来创建、确定优先级和执行任务。 4. **Jarvis (HuggingGPT)**：由Microsoft开发，使用多个AI模型来完成给定任务，以ChatGPT作为任务控制者。 5. **Aiagent.app**：一个Web应用，允许用户创建自定义AI智能体以执行特定任务并实现目标。

智谱AI大模型商业化案例合集。 大语言模型ChatGLM官方公开的商业化案例合集。2024年1月，智谱AI推出新一代基座大模型GLM-4，整体性能相比上一代大幅提升。它支持更长上下文，具备更强多模态能力。

主要语言：Python 项目分类：[ChatGPT] [AI] 项目标签：[语言模型] [聊天机器人] [智能ChatGPT] 推荐理由：使用大模型搭建微信聊天机器人，基于 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/LinkAI，支持个人微信、公众号、企业微信部署，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于知识库定制专属机器人。

生成式大模型备案材料 《落实算法安全主体责任基本情况》 《算法安全自评估报告》 《算法备案承诺书》 大模型网信办备案全网最详细说明.docx 互联网信息服务算法推荐管理规定.docx 生成式人工智能服务管理暂行办法.docx 互联网信息服务深度合成管理规定.docx 生成式人工智能(大语言模型)上线备案表1.0版.docx 生成式人工智能服务已备案信息(定期更新).xlsx 生成式人工智能服务安全基本要求 .pdf 市委网信办权责清单.pdf 自查评估表-模版.pdf 大模型生成式人工智能上线备案-安全评估.docx 生成式人工智能服务自查要点.docx

完整训练代码，对应文章：【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个例子开始学习大模型Fine-Tuning