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

人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf人工智能通用大模型(ChatGPT)的进

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大模型入门学习笔记.zip 大模型入门学习（主要基于DataWhale组织的学习任务） ## Task 01 梳理了语言模型的进化史。 ## Task 02 这一节主要是讲述大模型的能力，通过一些任务来探索，这里我整理了prompt的范式，包括一个范例，另外整理了langchain介绍，包括一些langchain示例。 ## Task 03 这一部分主要整理了ChatGPT的原理，包括ChatGPT训练的三个阶段，目前这部分仅是简单叙述，接下来会对具体的技术细节进行总结。 ## Task 04 这一部分主要梳理了GPT的进化史，从GPT-1到GPT-3，从数据、模型、训练方式有了一个大致的了解。 ## Task 05 这一部分整理了ChatGPT从零开始的训练流程，主要包括预训练、指令微调、奖励模型三个阶段。

AI Agent，基于大模型的自主智能体，在探索AGI的道路上前进-东方证券-计算机行业深度报告-20230825-26页.pdf