大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

语音识别在实际应用中有非常多的应用。早先，OpenAI发布的Whisper模型是目前语音识别模型中最受关注的一类，也很可能是目前ChatGPT客户端语音识别背后的模型。HuggingFace基于Whisper训练并开源了一个全新的Distil-Whisper，它比Whisper-v2速度快6倍，参数小49%，而实际效果几乎没有区别。

大模型的发展正在从单纯的语言模型向多模态大模型快速发展。尽管GPT-4号称也是一个多模态大模型，但是受限于GPU资源，GPT-4没有开放任何多模态的能力（参考：https://www.datalearner.com/blog/1051685866651273 ）。目前大家所能接触到的多模态大模型很少。今天，清华大学NLP小组带来了新的选择，发布了VisCPM系列多模态大模型。VisCPM系列包含2类多模态大模型，分别针对多模态对话和文本生成图片进行优化。

文本生成的主要目的是基于报表和分析生成总结性的文字以辅助商业决策，也就是NLG（Natural Language Generation）。主要的方向包括：基于图表生成洞察报告、基于数据与图表支持问答系统等。本文介绍文字生成的方案提供商。

为了提高AI模型的推理速度，降低在不同GPU硬件部署的成本，Meta AI研究人员在昨天发布了一个全新的AI推理引擎AITemplate（AIT），该引擎是一个Python框架，它在各种广泛使用的人工智能模型（如卷积神经网络、变换器和扩散器）上提供接近硬件原生的Tensor Core（英伟达GPU）和Matrix Core（AMD GPU）性能。

C语言的编程与Java和Python有所差别。C语言的开发环境的搭建与其它也有所不同。本文主要是针对初学者提供一个C语言开发环境的搭建指南。

在高性能计算（HPC）、人工智能（AI）、和数据分析等领域，图形处理器（GPUs）正在发挥越来越重要的作用。其中，NVIDIA的 A100尤为引人注目。这是英伟达最强大的显卡处理器，也是当前使用最广泛大模型训练用的显卡。本文主要是各大企业最新的2023年9月份拥有的显卡数量统计。

CS 230 ― Deep Learning是斯坦福大学视觉实验室（Stanford Vision Lab）的Shervine Amidi老师开设的深度学习课程，他在课程网站上挂了一个关于深度学习示意图的网站，这里面包含了各种深度学习相关概念的示意图和动图，十分简单明了。

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昨天，开源AI模型领域迎来一个重磅玩家，MosaicML发布MPT-7B系列模型，根据官方宣布的测试结果，MPT-7B的水平与MetaAI发布的LLaMA-7B水平差不多，属于当前开源领域最强大的模型。最重要的是，MPT-7B系列中有一个可以支持最多65k上下文输入的开源模型，比GPT-4的32k还高！应该是目前最长的！

红黑树（Red-Black Tree）也是一种自平衡二叉查找树，与AVL不同的是它依靠节点颜色来维护树的平衡，在自平衡操作的时候，依赖变色和旋转两种操作来进行。