过去这一年，我们迎来了ChatGPT和Sora的发布，整个AI圈和科技圈都异常沸腾。AI带来的更像是工业革命的变革浪潮，将逐渐改变我们的生活和工作方式。

大模型能力快速发展，Agent形态还在快速演进，整个赛道仍处于早期。为什么Agent会成为香饽饽？从AI的角色扮演走到模型能力专家化，还有多远？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍一起来看看作者的解读与分享。

近几年，搜索领域掀起了AI搜索浪潮，在表面上，各路玩家也打得火热。现阶段而言，AI搜索其实距离大规模爆发时刻仍有着一定的距离，不过AI搜索确实让寻找大模型应用未来的玩家们，看到了更多落地可能。

最近，谷歌推出了开源大模型 Gemma，其开源大模型的发布时间相较于 Meta 的 Llama 晚了一年左右。而开启了闭源与开源双线作战的谷歌，到底是怎么想的？这是谷歌的妙手、本手还是俗手？

Sora的突破，再次证明AI是一个大型系统工程。OpenAI靠的不是蛮力，国内人工智能圈还需要方方面面的补足。一起来看看本文的分享和解读。

怎么让AI大模型连接外部世界，扩展其需要的能力，也可以让大模型和系统可以更好地集成，增强确定性？这篇文章里，作者就拆解了GPT连接外部世界的三种方式，不妨来看一下。

人工智能和机器学习之间存在着什么样的关系，机器学习中的无监督学习又是指什么？本文将重点介绍无监督学习，并分析与监督学习的区别，一起来看看吧。

如何做好模型的性能评估？我们不妨从两个关键阶段来切入探讨。这篇文章里，作者就做了对应的解读，并阐述了在训练过程中可能遇到的数据泄露问题和相关解决方案，一起来看一下吧。

谷歌发布全球最强开源大模型Gemma，7B性能超越Llama 2 13B！谷歌和OpenAI，已经卷出了新高度。这轮番放深夜炸弹的频率，让人不得不怀疑双方都已经攒了一堆大的。

在ChatGPT这类产品出现之后，许多人都惊叹于其文本生成能力，ChatGPT的出现也改变了我们与技术互动的方式。那么在这背后，你是否了解ChatGPT的工作原理与逐词生成的奥秘？一起来看看本文的拆解。

大模型的局限性体现在缺少实时性、无法获取私有知识等方面，而RAG可以帮助解决私有知识问题，让私有知识库和AI大模型更好地融合。怎么理解RAG的原理、应用场景和优缺点？一起来看看本文的分享。

本文介绍了XR教育中多摄像头阵列技术的实现方式和应用。首先，介绍了多摄像头阵列的定义、特点和基本原理。然后，探讨了多摄像头阵列技术在XR教育中的优势和挑战。接着，详细介绍了多摄像头阵列技术在实时3D重建与跟踪、多视角观看与交互、远程教学与协作等方面的应用案例。最后，讨论了多摄像头阵列技术实现中的挑战和解决方案。通过本文的研究，可以更好地了解和应用多摄像头阵列技术在XR教育中的潜力和发展前景。