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今天，吴恩达在推特上宣布和OpenAI、LangChain以及Lamini三家公司共同推出了3门短视频课程，分别是《使用ChatGPT API构建系统》、《基于LangChain的大语言模型应用与开发》和《Diffusion模型是如何工作的》。三门课程都是1个小时的短视频课程，而且配有详细的Jupyter Notebook使用方法。
OpenAI是全球最著名的人工智能研究机构，发布了许多著名的人工智能技术和成果，如大语言模型GPT系列、文本生成图片预训练模型DALL·E系列、语音识别模型Whisper系列等。由于这些模型在各自领域都有相当惊艳的表现，引起了全世界广泛的关注。
OpenAI发布的产品中，有2个产品可以用来将GPT当作一个类似AI Agent工具使用，同时支持接入自定义的接口和数据。那就是GPTs和Assistant API，前者可以在界面直接操作，后者则是一个API，两者功能接近，为了让大家更加清晰理解二者区别，OpenAI官方最近发布了二者的解释。
当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。因此，大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。昨天HuggingFace官方宣布将推动GGUF格式的大模型文件在HuggingFace上的使用。
Stable Diffusion XL是StabilityAI最新的开源模型。是目前业界流行的免费开源图像生成大模型。2023年4月份StabilityAI就宣布了SD XL的存在并在2023年7月26日开源。SD XL相比较此前的模型速度更快、提示词更短、生成的图像更加真实。但是，大多数人可能并没有实际运行过，感受过这个模型的魅力。在这篇博客中，我们给大家展示如何利用Google Colab的免费GPU资源，部署一个SD XL模型，并通过prompt生成一些图片。
编程大模型是当前大语言模型里面最重要的一类。一般是基础大模型在预训练之后，加入代码数据集继续训练得到。在代码补全、代码生成方面一般强于常规的大语言模型。阿里最新开源的70亿参数大模型CodeQwen1.5-7B在HumanEval评测结果上超过了GPT-4早期版本，表现异常地好！
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少量标记的学习（Few-shot learning）是一种在较少标注数据集中进行模型训练的一种学习方法。为了解决大量标注数据难以获取的情况，利用预训练模型，在少量标记的数据中进行微调是一种新的帮助我们进行模型训练的方法。而就在昨天，Hugging Face发布了一个新的语句transformers（Sentence Transformers）框架，可以针对少量标记数据进行模型微调以获取很好的效果。
使用AI技术预测未来、对数据进行分类可以解决很多个人或者小企业的问题。然而，对于新手和非行业的小企业来说，学习或者雇佣一个专业人才解决这些问题似乎有些得不偿失。这里给大家推荐一个给新手的可视化的机器学习模型训练网站，可以让大家都能享受到AI技术带来的红利。
吴恩达创办的DeepLearning.AI一直在提供各种面向AI领域的精品课程。在上个月，他们发布的四门AI短课程（包含了ChatGPT的使用、ChatGPT Prompt工程技术、面向LLM应用的LangChain教程和Diffusion工作原理）受到了广泛的欢迎。今天，吴恩达宣布与AWS的研究人员一起推出了全新的长课程《Generative AI with Large Language Models》，这门课程的主要内容是讲授生成式AI的工作原理以及如何部署面向真实世界应用的生成式AI模型。
SAM全称是Segment Anything Model，由MetaAI最新发布的一个图像分割领域的预训练模型。该模型十分强大，并且有类似GPT那种基于Prompt的工作能力，在图像分割任务上展示了强大的能力！此外，该模型从数据集到训练代码和预训练结果完全开源！真Open的AI！
Allen Institute for AI简称AI2，是2014年成立的一个非营利性研究组织，其创办者是之前的微软联合创始人Paul G. Allen。目前该组织主导了几个非常大的项目，希望借助AI来推动科学、医学等领域的进步。此前也开源过大模型OLMo等。这次是该组织第一份发布AI数据集相关的项目，名称位Dolma，是一个包含了3万亿tokens的数据集，目前第一版本仅仅包含英文。
Python最新正式版本3.10在10月4日已经发布。这个版本从2020年5月开始开发，经历差不多一年半的时间终于正式发布。当然每一个新版本都有很多新功能。我们将持续关注新功能，在这篇文章中，我们将简述3.10中新功能中的语法——结构模式匹配（structural pattern matching）。
异质表格数据是最常用的数据形式，对于众多关键和计算要求高的应用来说是必不可少的。在同质数据集上，深度神经网络已多次显示出优异的性能，因此被广泛采用。然而，它们在表格数据建模（推理或生成）方面的应用仍然具有高度挑战性。
Firebolt开发了一个数据工程师的网页小游戏，带你体验数据分析的全流程。游戏里你扮演一个数据工程师，从数据收集开始，经历数据pipeline、数据入数据湖以及数据分析等，最终形成各种图表的结果。
BAAI全称北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence），是国内非常重要的一个人工智能研究机构。此前发布了悟道系列数据集和大模型。在最近，他们开源了一个全新的国产开源大语言模型Aquila系列模型。该模型基于大量的中英文数据集训练，是一个完全开源可商用国产大语言模型。
尽管AI领域在工业界发展迅速，企业研究机构在拼命的开发相关的产品以推动各自业务的发展。但是他们也在科研领域不断贡献大量的AI论文。Zeta Alpha的一篇博客分析了2022年发表的被引用最多的100篇AI论文，给大家提供一个洞察思路。
尽管开源的大语言模型发展非常迅速，但是，在以大语言模型作为核心的新一代AI Agent解决方案上，开源大语言模型比商业模型表现要明显地差。为了提高大语言模型作为AI Agent的表现和能力，清华大学和智谱AI推出了一种新的方案，AgentTuning，可以将有效增强开源大语言模型作为AI Agent的能力。
C/C++的源程序文件都是程序员按照相关语法和规则编写的。但是这样的程序文件并不能直接被硬件识别和执行。本文将简要描述C/C++的源代码是如何经过转化并最终转变成可以被硬件识别执行的二进制文件的。
今天，MetaAI发布了一个新的语音处理领域的生成式大模型Voicebox，可以像GPT那样用生成式的方式处理语音（speech）数据的相关任务，包括语音编辑、跨风格语音生成等语音数据处理相关的很多任务。这可能就是语音处理领域的GPT时刻！
GPU Utils最近总结了一个关于英伟达H100显卡在AI训练中的应用文章。里面透露总结了一些当前的主流厂商拥有的显卡数量以及一些模型训练所需的显卡数。文章主要描述的是H1000的供应与需求，也包含H100的性能描述，本文主要总结一下里面提到的显卡数相关统计供大家参考。
五一长假最后一天，AI技术的发展依然火热。今天有2个重磅的开源模型发布：一个是前几天提到的Replit的代码补全大模型Replit Code V1 3B，一个是UC Berkeley的博士生Hao Liu发起的一个开源LLaMA复刻项目。