本文深入探討了GPT-5項目的最新進展，分析了其面臨的困難和挑戰(zhàn)，以及對整個人工智能行業(yè)可能產(chǎn)生的影響。

大模型并不是一項“新的技術”，其所依賴的Transformer架構早在2017年就已問世，并以“Attention is All You Need”之名震撼學術界。然而，直到2022年底，隨著ChatGPT的推出，大模型才真正成為全民熱議的焦點。為什么這個革命性架構經(jīng)歷了五年時間才迎來它的巔峰時刻？是技術準備不足，還是我們對“大模型”的理解發(fā)生了質(zhì)的轉變？

OpenAI的最新動態(tài)引起了人工智能領域的廣泛關注，其推出了全新小模型GPT-4o Mini，這是一款成本效益高的輕量級模型，旨在為開發(fā)者提供更加經(jīng)濟實惠的選擇。本文將詳細介紹GPT-4o Mini的特點、性能優(yōu)勢以及它對未來AI應用開發(fā)和市場競爭的潛在影響。

大道至簡，本文用通俗易懂的語言解釋了Transformer的核心原理，對于我們這種沒有基礎的普通人，也是能快速理解的，也能對當前的大模型有更深入的認識。

就在昨夜，整個AI社區(qū)都被一個神秘大模型震撼到了：它名為gpt2-chatbot，性能直接超越很多開源模型和GPT-4！網(wǎng)友們展開猜測，有說它是GPT-4.5的，有說是GPT-5的，還有人猜它是GPT-4+Q*，或GPT-2+Q*。奧特曼也賣起了關子：「我確實對gpt-2gpt2情有獨鐘。

最近，一個神秘模型突然殺入眾人視野，它就是“gpt2-chatbot”。那么，“gpt2-chatbot”究竟是什么來頭？

就在昨夜，整個AI社區(qū)都被一個神秘大模型震撼到了：它名為gpt2-chatbot，性能直接超越很多開源模型和GPT-4！網(wǎng)友們展開猜測，有說它是GPT-4.5的，有說是GPT-5的，還有人猜它是GPT-4+Q*，或GPT-2+Q*。奧特曼也賣起了關子：「我確實對gpt-2gpt2情有獨鐘。」

作為開源大模型，Llama的能力不容小覷。本文總結了Llama3微調(diào)教程，教你如何打造自己的GPT。

尤瓦爾在《今日簡史》中曾斷言“每過10年，你都要接受再培訓，你學過的知識都可能被顛覆?！?。而在當今AIGC爆火，AI技能日新月異的情況下，我們所接觸、了解到的信息、知識也在不斷增多和迭代。這種情況下，作為普通人，我們究竟要學什么？知識管理還有必要嗎？

自回歸模型和擴散模型的“專長”并不同，如果讓后者去挑戰(zhàn)前者所擅長的部分，會得到怎樣的結果？不妨來看看本文的分享。

人工智能領域正在如火如荼地發(fā)展，隨著諸如ChatGPT、Claude、Gemini、Sora和Grok等平臺的不斷涌現(xiàn)，AI技術和模型持續(xù)演進，引發(fā)人們對通用人工智能（AGI）的濃厚興趣。 在這一備受關注的話題中，人們常常將GPT和AGI的概念混淆在一起。 有人稱贊GPT是新的工業(yè)革命，有人則認為當前的人工智能技術已進入AGI時代或即將邁入。 盡管GPT系列模型憑借出色的自然語言生成能力和廣泛的應用聲名鵲起，但我們不能忽視的是，GPT模型雖擅長處理大量文本數(shù)據(jù)和執(zhí)行各種語言任務，但并非等同于通用人工智能。 GPT展現(xiàn)的智能只是人工智能技術中的一小部分，其重點在語言理解與生成，而AGI則追求跨領域、多任務的全面深厚智能。 因此，理性地認識GPT與AGI之間的區(qū)別至關重要。 本文旨在探討當前最新人工智能技術的成就，梳理和分析通用人工智能的發(fā)展脈絡，盡管GPT備受矚目，卻并非AI通向AGI的全部旅程。

Transformer模型基于自注意力機制，摒棄了傳統(tǒng)的RNN和CNN結構，在自然語言處理任務中取得了顯著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。這篇文章里，作者就對Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡做了解讀，一起來看一下。