此前，GPT 的知识库只更新到 2021 年 9 月，而全新的 GPT-4 Turbo 则学习到了 2023 年 4 月之前的互联网知识。
同时，训练好的模型在不做二次微调的前提下也无法很好地泛化到比训练序列长度更长的文本，导致生成效果糟糕。Colossal-AI团队发布的SwiftInfer可以进一步提升推理性能，最多带来额外的最多46%的推理吞吐速度提升，为大模型多轮对话推理提供低成本、低延迟、高吞吐的最佳实践。
基于TensorRT-LLM，我们重新实现了KV Cache机制以及带有位置偏移的注意力模块。SwiftInfer：基于TensorRT的StreamingLLM实现为了将StreamingLLM这一技术更好的应用到落地场景，Colossal-AI团队成功地将StreamingLLM方法与TensorRT推理优化结合，不仅继承了原始StreamingLLM的所有优点，而且还具有更高的运行效率。图来源：https://arxiv.org/pdf/2309.17453.pdfStreamingLLM为了解决了这个问题，通过观察了注意力模块中Softmax的输出，发现了attention sink的现象。我们知道注意力机制会为每一个token分配一个注意力值，而文本最初的几个token总是会分配到很多无用的注意力。Colossal-AI社区动态Colossal-AI目前已获得GitHub星数三万五千多颗，位列全球TOP400，细分赛道排名世界第一，可通过高效多维并行、异构内存等，降低AI大模型训练/微调/推理的开发与应用成本，提升模型任务表现，降低GPU需求。
Colossal-AI云平台Colossal-AI云平台在整合Colossal-AI系统优化和廉价算力的基础上，近期发布了AI云主机的功能，方便用户以近似裸机的方式进行AI大模型的开发和调试，并提供了多种使用方式，包括：Jupyter Notebook、ssh、服务本地端口映射和grafana监控，全方位的为用户提供便捷的开发体验。当我们使用基于滑动窗口的注意力机制时，一旦这几个token被踢出了窗口，模型的生成效果就会迅速崩溃。在百融云创看来，GPTs的场景开发与其一直以来坚持的价值交付理念十分契合，也就是通过帮助企业迅速提升业务效率和决策性能来赋能数智化转型，进而提升商业机构的资产运营效率。
企业内部的员工可以自由调配专属助手，由后者帮助对接企业内部知识库和工具库，对外提供AI Copilot和AI Agent服务。百融云创近期推出的Cybertron平台便是以大模型为基座，在此基础上优化微调模型，通过开放API接口，帮助商业机构快速生成企业内部的Bot。（图注：Shane Legg提出的AGI六大标准）就在前不久，DeepMind与谷歌大脑（Google Brain）合并组建的Google DeepMind推出了首个重磅产品——多模态大模型Gemini，不知道Shane Legg会把Gemini标记为第几级AGI，但似乎可以肯定，按照Shane Legg的标准，Gemini也不能算是AGI的终极形态。如果LLM只是雏形，那么通往AGI之路还需要什么？解答这个问题，我们只需观察一下当前科技公司正在开发什么。
应用层则涵盖纯软件服务和软硬件一体化生态。MaaS模式被业内认为是云智一体的服务方式，智自不待言，是将AI技术进行封装后提供给服务者，而云是要考验开发者云计算的核心能力，这也是为什么现在市面上的MaaS模式均是由百度、阿里、百融云创等这些具备云计算基因的公司在推行。
并且有鉴于工具调用能力是Agent的根基，为了增强模型性能，目前百融云创已形成企业AI中台，提供包含大模型在内的各类模型训练、部署和统一的API服务接口，实现AIOPS全流程统一管理公司的AI算力、AI资源和AI服务。雷峰网(公众号：雷峰网)。去年11月，在OpenAI发布由GPT-3提供支持的ChatGPT之后，AGI（通用人工智能）的历史齿轮自此转动。先说因闭源策略而屡遭马斯克攻击的OpenAI，其在上月的首次开发者大会上推出了用户定制版GPTs功能。
AGI正餐逐渐上桌AGI是一个高度自主的系统，在最具经济价值的工作中表现优于人类。在毕马威看来，MaaS模式下的AGI基础业态将按照以下几条路线演进：其中基础层包括由Chat-GPT、文心一言等领衔的领域大模型以及多模态基础模型。业内一时热度空前，随后GPT-4、谷歌的Bard、Meta的Llama等大模型相继问世，展现出AGI的无限潜能。如果套用Shane Legg的标准来看，GPTs已经长驱直入第三级甚至是第四级AGI，至此属于AGI的正餐逐渐上桌。
MaaS将是AGI生态构建核心尽管LLM不是AGI的终极形态，但是Shane Legg强调，LLM是实现AGI目标的基石，即一切更高级的智能系统都是基于LLM之上构建的。以大模型为技术基座，我们将模型服务落脚在垂直行业的不同生产力场景，目前已经在数字员工、数字助理、数字人、编程助手、自助数据分析等方面实现了应用落地。
在OpenAI的章程中，AGI如此被定义。相较基础层，毕马威报告表示，行业大模型因在模型训练方面会接入较稀缺的行业Know- how，因此能更为直接地深入到垂直行业，预计后续将呈现出工具化、平台化发展趋势。
率先上线的代码生成工具BR-Coder标志着公司在布局人类与AI协同作业的Copilot模式进入崭新阶段，即AI不再仅是一个工具，而是可以作为智能代理（Agent）参与到商业机构的业务流程之中，能够根据使用者的需求提供建议和解决方案。或在大模型基础上微调出属于自己的产品，并快速对用户进行KYC（knowyourcustomers）和KYP（knowyourproducts）评估，易用性大大提高。而在供给侧，以大模型为基础生态，将推动AI在千行百业扎根生长，最终实现AGI网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载
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网版权文章，未经授权禁止转载午后，阿里巴巴再次宣布，将追加1000万元人民币捐款，用于甘肃青海地震灾区救援和民众生活恢复。今天上午，阿里巴巴官方发布：已联合多方驰援甘肃青海抗震救灾，首批5万多箱应急物资发出。阿里巴巴方面表示，正持续关注震区灾情，已经第一时间整合集团内部力量，与各级政府、社会力量联动合作，全力支持灾区做好受灾群众临时安置和生活救助工作。
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阿里巴巴方面表示，正持续关注震区灾情，已经第一时间整合集团内部力量，与各级政府、社会力量联动合作，全力支持灾区做好受灾群众临时安置和生活救助工作。今天上午，阿里巴巴官方发布：已联合多方驰援甘肃青海抗震救灾，首批5万多箱应急物资发出。
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