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ChatGLM 金融大模型挑战赛，冠军送12B模型授权+30W算力
GLM大模型联合安硕信息、阿里云、魔搭社区、北京交通大学，推出了「SMP 2023 ChatGLM 金融大模型挑战赛」，探讨怎么用大言语模型更好地服务金融职业。报名时间为2023年7月20日至8月16日。
竞赛要求参赛选手以 ChatGLM2-6B 模型为中心制作一个问答体系，答复用户的金融相关的问题，不允许运用其他的大言语模型。参赛选手能够运用其他揭露拜访的外部数据来微调模型，也能够运用向量数据库等技能。
主办方将为参赛者供给充足的算力、数据和技能支持，一同为冠军团队供给超级丰厚的奖励 ⋙ 点击报名
60个 AIGC 专业术语，入门必备手册
ShowMeAI常识星球资源编码：R174
这份文档整理了60个 AIGC 范畴的专业术语，包括了每个术语的中文名、英文名和中文解释，是 AIGC 入门必备的学习手册。
通用人工智能 (AGI) ：AGI 即 Artificial general intelligence 的简写，与狭义人工智能 (专注于特定使命) 不同，它的方针是完成全面性的智能，具有自主决议计划和创造性思维
人工智能 (AI) ：AI 是人工智能 (Artificial Intelligence) 的缩写，它涵盖了各种技能和办法，旨在使计算机体系具有感知、理解、学习、推理、决议计划和交互等才能 ⋙ 点击检查全部图片
GitHub Copilot Chat：代码生成谈天机器人开端公测
7月20日，微软旗下 GitHub 宣告推出了 Copilot Chat 的揭露测试版，这是一款人工智能东西，旨在帮忙开发者编写代码，并可直接集成到桌面 IDE 环境中。
Copilot Chat 不仅限于供给「代码缺省弥补」和「代码纠错」，还能根据上文主动联想出后文内容。开发人员不管经历水平怎么，都能够借助 Copilot Chat 在几分钟内构建完好的运用程序或调试代码库，然后提高开发者的出产效率和代码的准确性。此外，Copilot Chat 还能够与开发者打开对话，使人与AI的交互更加详尽。
不过，Copilot Chat 对出产力的提高还有待验证，机器人编写的代码可靠性也令人忧虑 ⋙ GitHub Blog
拉勾招聘上线「HRMind」，业界首个AI智能招聘帮手产品
7月20日，拉勾招聘宣告上线AI智能招聘帮手产品「HRMind」，这是在招聘职业界，首个根据预练习大模型完成广泛运用的招聘场景产品。
HRMind 是拉勾招聘根据数十万精英HR的招聘经历，采用了最先进的预练习大模型，自研打造的人工智能招聘帮手，可处理对话谈天、智能问答等多轮交互交流。
现在这款产品可供招聘者免费运用，招聘者在拉勾企业端后台点击「发布新职位」，AI帮手能够根据输入的招聘需求要害字，主动生成完好的岗位招聘启事。未来，该产品还将完成协助HR模仿面试、分析求职者简历等功能 ⋙ 拉勾招聘
小冰根据微软Azure，向亚洲客户推出新一代「AI数字职工解决方案」
7月24日，微软与小冰公司联合宣告，小冰将面向亚洲地区企业客户，推出根据微软国际版 Azure 新一代AI数字职工解决方案，两边将一同推进解决方案的商场普及。
根据微软国际版 Azure 与小冰公司的 X-CoTA 技能，该解决方案可为客户完成拟人的对话式人工智能交互、广泛的逻辑思维才能、多模态生成才能与范畴专业常识，有助于进一步提高AI数字职工效能 ⋙ 微软科技
大模型微调 (finetune) 办法总结，一篇文章带你解锁5种技能
这篇文章具体介绍了 LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning 和 Prompt-tuning 这5种微调技能的办法论、完成原理和优缺点，并对每种办法都进行了翔实的技能解读&作用展示，让读者快速理解每种微调技能的精髓所在。
在实践中合理地选择和运用这些大模型微调技能,能够有用提高下流使命的作用，获得与全模型微调接近的表现，而又大幅降低了算力和存储成本。这对于中小企业能否获得大模型带来的作用提高,具有重大意义。
1. LoRA
▢ 论文：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models – arxiv.org/pdf/2106.09…
▢ 代码：github.com/microsoft/L…
▢ 简介：经过增加旁路低秩矩阵来模仿全模型微调，只练习降维矩阵A和升维矩阵B，固定原模型参数，完成轻量级微调
2. Adapter
▢ 论文：Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP – arxiv.org/pdf/1902.00…
▢ 论文：MAD-X: An Adapter-Based Framework for Multi-Task Cross-Lingual Transfer – arxiv.org/pdf/2005.00…
▢ 简介：在模型层中添加 Adapter 模块，只练习 Adapter 的参数，固定原模型，防止灾难性忘记；Adapter Fusion 经过两阶段练习提高功能
3. Prefix-tuning
▢ 论文：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation – arxiv.org/pdf/2101.00…
▢ 代码：github.com/XiangLi1999…
▢ 简介：为模型添加接连的使命特定向量作为前缀，只优化前缀参数，完成轻量级微调
4. P-tuning
▢ 论文：GPT Understands, Too – arxiv.org/abs/2103.10…
▢ 代码：github.com/THUDM/P-tun…
▢ 简介：运用模板和编码过的 prompt，在输入前后加入 anchor，一同只更新 prompt 的参数，适合 NLP 下流使命
5. Prompt-tuning
▢ 简介：为每个使命自定义 prompt 拼接在输入上，固定原模型只练习 prompt，能够到达与全模型微调附近的作用 ⋙ 知乎 @腾讯技能工程
大模型创业潮起潮落，盘点过往几个月里的输家与赢家
最近，AIGC独角兽 Jasper 裁员的音讯，引发外界对开展前景的忧虑。短短几个月里，职业几回风云突变。当前的AI创业格式到底怎么？谁是赢家谁是输家？咱们又当何去何从呢？
硅谷知名KOL、天使出资人、创业者 Sam Hogan 宣布了一篇长推文，给出了他对当前AI创业现状的深刻洞悉。在 Jasper 陷入困境之时，这篇分析特别值得一读，让咱们更全面地审视这个飞速开展的范畴。
两类输家
Jasper：作为一个通用AI供货商，融资超过1亿美元，估值到达10位数；但它仅仅是在OpenAI之上做了一个简单的包装，在缺少中心技能优势的情况下面临着激烈的外部竞赛，增加十分困难；出资它的危险资本公司很可能会损失出资
草创团队：依托谈天机器人热潮在12月到3月期间融资 (一般是250万到2500万美元)，并希望将产品销售给产业下流公司与企业客户；虽然产品比Jasper更有侧重点，但是可仿制性太强，没有中心技能壁垒，也很难打包卖给大厂
两类赢家
老牌公司和商场主导者：分运用内部工程团队和开源东西，敏捷掌握了AI才能，并没有依靠外部不成熟的创业公司；由于AI对它们来说生死攸关，不能失败
独立开发者和个体户：小规模团队行动敏捷，将LLM等新技能运用到小众范畴，快速开发出微型SaaS产品，获得安稳现金流；他们依靠自己的直觉与商场，获得了现在最大的成功
有希望的新秀
Cursor： 一个可能改动软件开发方式的AI优先代码编辑器
Harvey：面向法令职业的AI产品
Runway：根据AI的视频编辑器。这类公司从根本上重塑职业，最具未来潜力
总结
承受了危险出资、有出资报答压力的公司，日子没那么好过；筹集的资金越多，感受到的苦楚越大
商场领导者和大公司正快速运用内部团队和开源现成技能完成人工智能运用，削弱了创业公司的时机
独立开发者经过快速开发小众AI产品，完成了微型 SaaS 事务的成功
少数极具前景的新秀创业公司，拥有完成规模报答的最大潜力
如一些从根本上从头想象整个职业的公司更受VC青睐 ⋙ Twitter @Sam Hogan
甲子星空坐标系：AIGC 通用大模型产品测评陈述
ShowMeAI常识星球资源编码：R175
甲子光年发布了一份威望的大模型产品评测陈述深化考察了不同产品的技能原理、用户群体、运用场景等要害要素，运用独特的评测模型对主流大模型产品进行了全面体系的分析对比，并全面分析了当前大模型开展现状和产业趋势。
1. 发布了甲子星空坐标系研讨模型，该模型包括技能坐标和商业坐标两个维度，能够评价不同类型大模型产品的技能先进性和商业价值，并据此进行定位
2. 分析了大模型产品的用户画像特征，用户以20-35岁年轻人为主，其他年龄段用户占比均匀分布；教育程度以本科及以上居多，高中及以下仅占15%；职业以互联网和IT职业从业者为主
3. 发布了用户运用热度Top10大模型产品排名，分别是 ChatGPT、GPT-4、谷歌Bard、腾讯云、华为盘古、文心一言、360智脑、通义千问、商汤日日新和讯飞星火
4. 发布了大模型产品的用户价格承受度数据，300元/季度是AIGC通用大模型产品用户可承受价格的最优定价
5. 发布了大模型产品商场地位评价结果，用户满意度高且乐意推荐给同行运用的大模型产品是华为盘古、腾讯云MaaS、Bard、商汤日日新、ChatGPT
6. 发布了大模型产品商业转化潜力评价结果，用户运用热度和成熟度方面均较为突出的大模型产品是翻译、编程与代码主动生成、海报设计、科研学术、办公 ⋙ 甲子光年
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