就在昨夜，整个AI社区都被一个神秘大模型震撼到了：它名为gpt2-chatbot，性能直接超越很多开源模型和GPT-4！网友们展开猜测，有说它是GPT-4.5的，有说是GPT-5的，还有人猜它是GPT-4+Q*，或GPT-2+Q*。奥特曼也卖起了关子：「我确实对gpt-2gpt2情有独钟。」

作为开源大模型，Llama的能力不容小觑。本文总结了Llama3微调教程，教你如何打造自己的GPT。

尤瓦尔在《今日简史》中曾断言“每过10年，你都要接受再培训，你学过的知识都可能被颠覆。”。而在当今AIGC爆火，AI技能日新月异的情况下，我们所接触、了解到的信息、知识也在不断增多和迭代。这种情况下，作为普通人，我们究竟要学什么？知识管理还有必要吗？

自回归模型和扩散模型的“专长”并不同，如果让后者去挑战前者所擅长的部分，会得到怎样的结果？不妨来看看本文的分享。

人工智能领域正在如火如荼地发展，随着诸如ChatGPT、Claude、Gemini、Sora和Grok等平台的不断涌现，AI技术和模型持续演进，引发人们对通用人工智能（AGI）的浓厚兴趣。 在这一备受关注的话题中，人们常常将GPT和AGI的概念混淆在一起。 有人称赞GPT是新的工业革命，有人则认为当前的人工智能技术已进入AGI时代或即将迈入。 尽管GPT系列模型凭借出色的自然语言生成能力和广泛的应用声名鹊起，但我们不能忽视的是，GPT模型虽擅长处理大量文本数据和执行各种语言任务，但并非等同于通用人工智能。 GPT展现的智能只是人工智能技术中的一小部分，其重点在语言理解与生成，而AGI则追求跨领域、多任务的全面深厚智能。 因此，理性地认识GPT与AGI之间的区别至关重要。 本文旨在探讨当前最新人工智能技术的成就，梳理和分析通用人工智能的发展脉络，尽管GPT备受瞩目，却并非AI通向AGI的全部旅程。

Transformer模型基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构，在自然语言处理任务中取得了显著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。这篇文章里，作者就对Transformer神经网络做了解读，一起来看一下。

在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）正在引领新一轮的技术革新，并对产品设计、内容生成和用户体验产生深远影响。作为产品经理，理解大语言模型的核心功能及其实际应用中的局限性至关重要。本文将探讨大语言模型的能力范围以及尚待突破的边界。

结合GPT技术，我们或许可以快速地生成高质量的小红书笔记内容。这篇文章里，作者就梳理了他的实操过程，一起来看看吧。

某种程度上来看，数据分析或许是大模型与终端应用最近的场景之一。这篇文章里，作者就分析了一款产品，这款产品是一款基于开源模型、可以让用户使用自然语言进行数据分析的LLM工具。一起来看看作者的分析和拆解。

有消息称，OpenAI的GPT Store就要在下周正式上线了，这也让不少AI圈的人士兴奋不已，开发者们更是跃跃欲试。回看这段时间，GPT商店的推出确实是经历了一番波折，用户试用GPTs过程中所发现的问题，也给GPT商店带去了挑战。一起来看看本文的解读。

有关“套壳”的争论一直没有停止，那么，当我们在谈论套壳的时候，到底在谈论什么？怎么厘清大模型套壳的逻辑？这篇文章里，作者结合访谈与论文，尝试阐述哪些步骤、哪些环节存在套壳的空间。

大模型出现之后，许多企业看到了提效的新方向。那么，企业内部可以如何快速应用大模型、Agent等技术来实现提效？这篇文章里，作者结合自己的思考做出了一定梳理，一起来看。