《国内团队新发开源大模型》～国产AI大模型扎根涌现的两个月，给我们带来了什么？我们该如何判断这些大模型的水平？。

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如果您还对团队的开发模式不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享国产AI大模型扎根涌现的两个月，给我们带来了什么？我们该如何判断这些大模型的水平？的知识，包括国产AI大模型扎根涌现的两个月，给我们带来了什么？我们该如何判断这些大模型的水平？的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，以上提供11重点下面我们就开始吧！

国产AI大模型扎根涌现的两个月，给我们带来了什么？我们该如何判断这些大模型的水平？
为什么有很多出名开源的C/C++方面的高性能 *** 库，比如libevent ，boost-asio，有些企业还要自己写？
手机ai大模型谁家做的好？
国产ai模型有哪些？
阿里云大模型“通义千问 ”引关注，对比百度文心一言、chatGPT以及New bing在有何优劣？
华为 *** ai大模型是然后什么？
lima模型开源了吗？
大模型框架有哪些？
值得推荐的开源PHP、CMS系统有哪些？
大模型，会不会是另一种低代码方案？
国内现在这么多区块链，哪个潜力大？

国产AI大模型扎根涌现的两个月，给我们带来了什么？我们该如何判断这些大模型的水平？

国产 AI 大模型扎根涌现的两个月，给我们带来了更加强大和高效的AI技术应用。这些大模型，如商汤的PanGu-Alpha 、中科院计算所的JiGPT、腾讯的Xiaobendan等，拥有更多参数、更高的精度和更广泛的应用场景。这些大模型的涌现在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域都取得了显著的成果。

我们可以通过以下几个指标来判断这些大模型的水平：

模型大小：大模型的参数数量越多，能够处理的数据也就越多，处理效果也就越好。

准确率：大模型的准确率也是衡量其水平的重要指标，准确率越高，在实际应用中也就越具有价值。

适用范围：一个好的大模型应该适用于不同的应用场景，而不仅仅局限于某个特定的领域。

国产AI大模型扎根涌现的两个月，可以说是中国人工智能领域的一次重要突破。这些大模型的涌现，为中国的人工智能技术发展注入了新的活力，也为中国的人工智能产业带来了新的机遇。

这些大模型的涌现，可以带来很多好处。首先，它们可以在各种领域中发挥重要作用，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等方面。其次，它们可以为企业和机构提供更准确、更快速的服务，从而提高效率和竞争力。最后，它们可以为中国的人工智能产业带来更多的机遇和发展空间，帮助中国成为人工智能领域的领导者。

对于如何判断这些大模型的水平，我们可以从以下几个方面进行评估：

1.结果模型的准确率：这是评估模型性能的重要指标之一。我们可以通过对模型进行测试，来评估其在不同任务上的准确率。

2.购买模型的速度：模型的速度也是评估模型性能的重要指标之一。我们可以通过测试模型的响应时间，来评估其速度。

国产AI大模型的诞生对于中国的人工智能领域具有重要意义和积极影响。目前，国产AI大模型的涌现已经将国内进入了一种新的发展阶段，不仅可以提高中国人工智能产业的核心竞争力，而且还能够支撑国内AI的产业发展。同时这也为中国科技公司在全球范围内崭露头角提供了机会。

评估AI大模型的水平可以从以下几个方面进行：

1.数据集：一个好的AI大模型的训练需要依赖于足够多的数据集，所以，一个优秀的大模型应该是在经过完备的数据集训练之后才能达到较高的水平。

2. *** 结构：大模型的 *** 结构也是影响其性能的一个重要因素，优秀的 *** 结构能够在保证准确性的前提下，尽可能地降低计算复杂度，提高整个系统的性能。

3.处理器架构：处理器架构的优劣也会对大模型的表现产生巨大影响，包括显存、内存、CPU显卡等，处理器架构的差异会导致训练时间以及模型精度的变化。

4.指标效果：一个好的大模型应该能够在各种指标效果上表现出优异的表现，包括准确率、召回率、F1值等。

总之，一个好的大模型应该是综合考虑数据集、 *** 结构、处理器架构等各方面因素的产物，同时需要在各项指标效果上表现优异。

为什么有很多出名开源的C/C++方面的高性能 *** 库，比如libevent ，boost-asio，有些企业还要自己写？

你对于用过c++一段时间就有直观感受，跟c不同，c是能调驱动就调驱动，c++极其讲究设计的pattern，用的这个库跟你的pattern不同就很难受。巴不得别人的库直接就是动态链接算了。

很多人发表的观点基本上已经涵盖了开发中选择自己开发库的各种情况，但有一点好像没有说，补充一下。那就是成本。

站在企业的角度首先要考虑的是成本，这个成本并非只有开发成本，更多的是维护成本。我们很多只在国内小公司工作过的人可能理解成本上会有所偏差，因为他们更关注的是开发过程，而且还有很多小公司可能软件卖了钱赚到手了根本就没什么后期维护。遇到问题随便改改凑合糊弄一下就OK了，再遇到问题再说。但这种在国际型大公司是绝对不允许的，规范化的国际型企业在维护上花掉的成本要远远大于开发过程。

当引入一个并非由自己编写的开源库时，后期维护上这个成本是无法估量的。但自己开发的话，解决市场问题，后期版本升级，功能添加等等的维护成本就非常可控。

可能很多人知道，很多国际型企业，除了自己开发，还有一些宁可购买其他公司开发的辅助库，也不会使用开源库。因为购买的库当遇到问题时（要调查清楚问题出在购买的库上面），可以把这部分的维护直接抛给内容提供方。因为他们必须确保提供的库是没有问题的。但如果是开源库，谁给维护？一个公司维护一个开源库中遇到的问题时，就会发现投入的人力物力根本得不偿失。

这也就是在国际型大公司里基本上看不到开源库的很重要的一点。

如果认为libevent和boost只是高效的 *** 库，那题目观点确实是个大问题。libevent和boost虽然主要是用在 *** 不假，但是更多的是体系，全家桶，内存，事件循环，回调方式，数据结构一起用，于是问题就来了。

一个传输通讯服务大概可以分为三层：底层 *** io(比如epoll)，协议解析，执行功能。配套的还需要相应的内存模型，比如分配回收、buffer等等。

那么部分对于三五年一线c研发来说， *** io应该是手到渠成的，再不济一周也可以做完，甚至内存模型，消息循环，和基本数据结构组织，数据结构关系的设计都比写一个 *** io要复杂得多。所以通常项目重头还是在协议解析与执行功能这两部分， *** io大多是随手写的。

就我个人而言，用 boost 也有些日子了，但是我不敢说我多了解，现成的 asio 模型套用，然后bind协议解析，再回调功能，如是而已，很多参数用到了或者有疑问了也需要大量时间阅读文档，感觉麻烦，又爱又恨，早几年自己写了一个小模型，有项目了直接就用了，除非核心项目时间紧迫，怕担风险或者影响进度（毕竟现成库虽然用起来不顺，但是开发时间是可控的），会优先考虑 boost ，libevent，或者 nginx二次开发，或者优先自带 *** io的开源项目或者库。

然后就是大佬们都有脾气，有些大佬可能本身就不认同boost库或者这库那库有多好，因为鄙视而不用。

首先，你如何保证别人的轮子是圆的？很多企业是因为已经用过了很多方轮子才决定自己写的。其次，每一个轮子也有各自物理限制和基础需求，这些在企业内部未必一定能满足。就好像你拿了两个专业大矿车才用的，直径都三四米，重量按吨算的轮子，跟我讲要组装一辆自行车？别说能组装不组装得出来，组装出来了，你骑得动吗？如果一味地在x86环境下，你会觉得什么轮子都可以用，但是你要是某天突然遇到一个mips环境，内存只有几M的硬件环境，用着uclibc的底层和非linux的实时操作系统。你就会发现很多库的引入也许根本就不现实，还不如自己徒手上一个来得简单。对于高手而言，这些基础io都是信手拈来的，可以提前规划好优化方案和调用路径，甚至可以提前计算出理论上限，满足了项目要求就可以。何必引入一个不确定是否能满足产品要求的库呢？这类系统里，可能内核都是修改过或者裁剪过得，你如何可以保证引入的库可以跑起来，编译脚本可能都得自己写，更别谈移植过程中的各种奇怪bug与妥协了。此外就是你现在觉得可能有各种库，但是当年并没有，那么只能自己写。又或者当年的情况，要支持多个环境，没有一个库可以支持那么多环境的。只是你参与的项目少而已罢了。举个例子，你能列举一个可以在nds游戏机里面跑的 *** 库吗？又或者简单点可以说明下有哪几个异步 *** 库可以在linux2.6下面稳定跑，并且没有任何问题？

自己写的原因只有一个，市面上的开源框架不能满足公司现有业务场景。

大家常见的开源框架基本是以解决问题的方案为主。题主提到libevent或者boost-asio都标榜自己在高性能方面大量的优化，在实际使用时，也是或多或少存在一定不足。此外，大家在选型C++时绝大多数是看重它的处理效率。如果有更好的解决方案时，一般不会选择开源框架。

*** 通信socket的原生API函数及处理逻辑通俗易懂。一般水平的C/C++程序员，经过短期的学习都可快速掌握socket *** 编程，最多是在处理TCP粘包问题上多下点功夫。

C/C++语言可以让程序员自己内存管理是提高处理效率的关键。自己处理内存优势很大，比如能对象减少创建和析构的次数、避免没有必要的对象拷贝、有效避免锁争用等。开源框架的有上手快的优势，但为了降低学习壁垒在性能上做了很大的牺牲。另外，数据处理链路长，内存自管理在性能上损失非常大。通用框架处理效率到毫秒级很轻松，迈上更高层次微妙级几乎是不可能的。这是大厂根据自己业务场景自己的的根本原因所在。

开源框架带给大家的好处是显而易见的。建议初级阶段尽量采用框架，业务发展到一定程度之后，再考虑也不迟。毕竟市面上大多数行业对处理时延毫秒级就足够了。

那是你没有理解开源的本意，所谓开源是给你免费试用，如果觉得好的话，可以付费维护。这才是开源软件可以持续发展的本意。而你只知道开源而已，任何开源软件都不是给你公司量身定做的，所以很多时候需要深入修改或者扩展，很多开源协议明确指出商业限制，所以大公司前端开源，后端闭源。所以后端也不能乱用开源软件的。再者你出于何目的，让别人的开源团队免费给你写软件，同时还要求及时更新维护，而你却不打算付一分钱？你为啥不这样免费给老板打工呢？所谓免费的也是最贵的，就是这个道理！

都是大型企业还有特殊行业才这么干，Linux内核的代码算是最难自己写的一个了，基本上企业不可能自己写。可是intel做了骚操作，打补丁，被linus怒喷。这说明即使是开源软件，再怎么知名，也可能是不安全的。像openssl都出多少次漏洞了。而且开源库说不维护就可以不维护的。企业自己写，一个是避免商业纠纷，一个是为了安全。别人对你的代码两眼一抹黑，总比对你的代码一清二楚，要来得安全一点。

开源库只是开源，但是有几个方便还是不足的。

1、开源并不等于功能完善，很多开源的只是开源了一部分，要使用完整的功能或者商业化还是要付费的，所谓双授权。

2、即使是购买了授权或者开源不受限制，也会受制于这些库的功能，主动在人家手里，万一开源授权变成闭源了，或者新版本的升级后功能变化不合适了，那项目后续升级就很麻烦。

3 、要把主动权掌握在自己手里。要么自己写，要么在人家基础上摸透后修改。后者的麻烦程度大于前者。

4、项目已经自己写了，再引入需要重构，没必要。

大多数是基于上面四点了。

开源并不代表免费，你使用了人家的开源代码，你的代码也必须免费。如果你利用别人开源代码写的应用要收费，那么根据开源协议就要向源作者付费，而且由于很多库没有明码标价，临时谈很难控制成本，远不如一些明码实价的商业引擎。所以当企业要开发商业应用时通常要么自己写库，要么购买商业引擎。

手机ai大模型谁家做的好？

关于手机AI大模型哪家做得好，这确实是一个比较主观的问题，因为不同的模型可能在不同的任务和应用场景下表现不同。目前，很多科技公司和研究机构都在这个领域投入了大量的资源和研发力量。
一些知名的科技公司，如谷歌、苹果、微软、阿里巴巴、百度等，都有自己的AI大模型研发团队和产品。这些公司通常拥有大量的数据和计算资源，以及顶尖的技术人才，因此他们的模型在性能、效率和稳定性等方面通常都有很好的表现。
此外，还有一些开源的AI大模型项目，如Transformer 、BERT、GPT等，这些模型在学术界和工业界都受到了广泛的关注和应用。这些开源模型通常都有很好的可扩展性和灵活性，可以根据具体任务进行定制和优化。
总的来说，手机AI大模型哪家做得好并没有一个明确的答案。选择哪个模型主要取决于具体的应用场景、任务需求以及资源限制等因素。建议您可以先了解一下各个模型的特点和优势，然后根据自己的需求进行评估和选择。

目前市场上AI大模型手机中，Vivo的蓝心小V被认为是最强的。这款手机主打全面，拥有先进的AI语音助手大模型，可以成为产品的卖点，为消费者提供更具吸引力的智能手机产品。

然而，手机的选择因人而异，不同的人对于AI大模型手机的需求和偏好也不同。因此，在选择AI大模型手机时，需要根据自己的需求和预算进行综合考虑，选择最适合自己的手机。

国产ai模型有哪些？

国产AI模型有许多，以下是一些常见的国产AI模型：

1. 哔哩哔哩开源的PaddlePaddle：PaddlePaddle是一个开源的深度学习框架，提供了许多用于语音、图像、自然语言处理等领域的AI模型。

2. 华为云推出的MindSpore：MindSpore是华为云自研的AI训练和推理框架，提供了多个预训练模型，包括图像分类、目标检测、语义分割等。

3. 腾讯云的AI开放平台：腾讯云AI开放平台提供了多个国产AI模型，包括人脸识别、物体识别、语音合成等。

4. 百度的Paddle Lite：Paddle Lite是百度开源的移动端深度学习框架，提供了各种轻量级的AI模型，适用于移动设备上的图像识别、语音识别等应用。

华为 *** AI大模型

是华为研发的一款基于边缘计算的AI大模型，旨在帮助开发者快速搭建AI应用，满足实时及深度AI计算应用的需求。

它集成了强大的AI框架，支持多种开源框架，如Caffe,Tensorflow等，并且支持多层次的计算模型，可以满足不同类型的AI计算应用，如深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。

此外，它还支持实时AI计算，可以快速实现实时响应，从而提升AI计算应用的性能和效率。

阿里云大模型“通义千问”引关注，对比百度文心一言、chatGPT以及New bing在有何优劣？

阿里云大模型“通义千问”是近期备受关注的一个自然语言处理方面的技术。与百度文心一言、chatGPT以及New bing相比，它们都属于自然语言处理方面的技术，但是它们各自有着不同的优劣。

首先来看阿里云大模型“通义千问 ”，它是一个基于知识图谱和机器学习的大规模通用问答模型。相较于百度文心一言、chatGPT以及New bing，它的特点是能够准确解决一系列复杂的问题，比如语义理解、实体核心化等。此外，它还能够在不同场景下进行灵活的应用，比如新闻、搜索、 *** 等多个领域。

而百度文心一言则是一个基于自然语言处理技术的问答系统，能够自动回答用户提出的问题。它的特点在于能够通过分析用户输入的语句上下文，更好地理解用户的意图，并且给出相应的答案。

ChatGPT则是一个基于大规模语言模型的对话生成系统，它能够生成人类般的自然语言对话。它的特点在于能够理解上下文，并且基于自然语言生成算法进行回答。

而New bing是一个面向搜索引擎的语言模型，在自然语言处理的领域中占有很大的地位。它主要是用于实现搜索引擎的智能化搜索功能，通过自然语言的搜索引擎来解决用户的问题。

以上这几个技术都有自身的优点和不足，它们各自适用于不同的场景和应用。对于选择适合自己的技术，要考虑到自己的需求、应用场景、数据量大小等因素，做到科学选择，才能更好地应对实际问题。

首先，需要说明的是，这些大模型之间并不是一定存在优劣之分，因为它们的设计目的、应用场景、技术实现等方面都有所不同，各自具有独特的优势和局限性。下面简要介绍一下它们的特点和应用情况：

1、阿里云大模型“通义千问”

阿里云大模型“通义千问”是阿里巴巴自然语言处理领域的重要突破，该模型在大规模多源数据训练的基础上，能够实现对超过千种知识点的全面覆盖，支持自然语言问答、文本摘要、对话生成等多种应用场景。

优势：覆盖范围广，能够处理复杂的语义逻辑和多种应用场景，精度较高。

局限性：需要大量的数据和计算资源进行训练和优化，对硬件要求较高，不适用于个人或小型团队使用。

2、百度文心一言

百度文心一言是百度公司推出的中文自然语言处理模型，可用于文本生成、问答、对话生成等多种应用场景。

优势：模型精度较高，对小型团队和个人使用较为友好，提供了API接口，易于集成和使用。

局限性：覆盖范围相对较窄，对多语种支持较弱。

3、ChatGPT

作为一个AI语言模型，这些系统都有各自的特点和优势。

首先是阿里云的“通义千问 ”。该系统是基于阿里云自己的技术和数据资源打造的，可以综合运用知识库、语料库、搜索引擎等领域的数据来训练模型。其优势在于能够对不同领域的问题进行全面的分析和回答，比如医疗、法律、科技等专业领域。

然后是百度的“文心一言”。这个系统是基于百度的搜索引擎数据和自然语言处理技术打造的，可以通过运用大量的语料库和预训练模型来优化语言的生成过程。其优势在于能够针对不同的应用场景进行定制化的语言生成，比如智能 *** 、机器翻译、智能写作等。

再者是chatGPT ，这是一个基于GPT模型的聊天机器人系统。和前两者不同，它的主要应用场景是与用户进行交互，可以能够持续不断地生成有意义的对话内容，非常适合实现智能 *** 等功能。

最后是New Bing 。该系统是微软推出的语言模型，主要特点是能够对多模态的数据进行处理。由于该模型具有强大的智能理解和多模态处理能力，它可以实现比如图像识别、语音识别、自然语言理解等多种功能，未来应用场景非常广泛。

总的来说，这些系统各有所长，具体应该根据需求进行选择。如果需要针对特定领域的问题进行分析，则可选择阿里云的“通义千问”；如果需要进行对话交互，则可选择chatGPT；如果需要处理多模态的数据，则可以选择New Bing。而百度的“文心一言 ”则可以用于很多应用场景，根据具体情况决定是否选择。

阿里云的大模型“通义千问”是一个基于 GPT 系列模型的通用问答模型，具有 200 亿参数规模，是目前国内参数规模更大的中文通用问答模型之一。与百度文心一言、ChatGPT以及New Bing相比，它具有以下优势：

更大的参数规模：阿里云的“通义千问”有 200 亿参数规模，远远超过百度文心一言的 10 亿参数规模和 ChatGPT 的 175 亿参数规模，虽然比 New Bing 的 530 亿参数规模要小，但仍然是国内顶尖的大模型之一。
更强的通用性：由于阿里云的“通义千问”是一个通用问答模型，它可以回答各种类型的问题，而不仅仅是某个领域的问题，这使得它在实际应用中更加灵活。
更高的性能表现：阿里云宣称，其“通义千问 ”在国内公开数据集的测试中，表现优于百度文心一言、ChatGPT以及New Bing 。其中，它在 CMRC 2018 数据集上的 F1 值为 87.22，优于百度文心一言的 85.3 ，ChatGPT的 77.4和New Bing的 86.7。

阿里云的“通义千问”在参数规模、通用性和性能表现等方面具有很高的优势，但同时也需要注意，大模型的训练和部署成本较高，而且需要强大的计算资源和数据支持。

这些大模型都是基于人工智能技术的自然语言处理领域的代表性成果。以下是它们之间的一些比较：

1.模型规模

阿里云大模型“通义千问”规模超过1.7万亿参数，是目前更大的预训练语言模型之一。百度的文心一言和OpenAI的GPT-3也是规模较大的模型，分别拥有1.2万亿和1750亿参数。而New Bing的规模相对较小，拥有26亿参数。

2.精度和语言能

这些模型在自然语言处理领域的精度和语言能力都很出色。其中，GPT-3在生成自然语言文本方面的表现最为突出，能够生成连贯、流畅、具有逻辑性的文章和对话。阿里云大模型“通义千问 ”在问答方面表现出色，能够准确理解用户问题，并给出具有逻辑性和可读性的回答。而百度的文心一言则在文本生成和对话方面表现突出，能够生成富有表现力和情感的文本和对话。

3.开放程度和应用场景

GPT-3和New Bing是开放的模型，可以供开发者自由使用和应用。而阿里云大模型“通义千问”和百度的文心一言则是针对企业客户的产品，应用场景主要在智能 *** 、智能问答等方面。同时，这些模型也有着不同的技术方向和发展目标，例如GPT-3注重生成文本的自然性和逼真度，而阿里云大模型“通义千问”则注重问答的精准性和可读性。

4.数据集和训练 ***

这些模型的训练数据集和训练 *** 也有所不同。例如，GPT-3的训练数据来自于多个不同领域的文本，通过大规模预训练和微调来达到高精度的文本生成和理解。而阿里云大模型“通义千问 ”则基于自然语言处理技术和百度知道等海量知识库数据，采用自适应多任务学习和全面监督学习相结合的 *** 进行训练。

5.商业化应用

本来在我的认知里，大模型是非常烧钱的，只有几家巨头有那种资金和人才实力，360和科大讯飞等是没什么机会的，讯飞大模型也才是百亿数量级，没想到现实和我的认知出现了很大的偏差，百度是拿ppt发布，华为是发布对行业的，没有对c端，360的抱孩子出来给大家看看，阿里的也是很难拿到内测资格，腾讯还没发布，真的让我大跌眼镜，反而是我不看好的讯飞可以很容易拿到内测资格，而且体验感觉是略超百度的，虽然今天发布会刘总吹的有点凶，但是貌似星火大模型确实不输各家国内对手，甚至可能要领先少半个身位。这种状况是我完全没想到，到现在也想不太通，论资金，人才，算力硬件都不该是这个结果，不知道是不是因为各个巨头之前在人工智能投入很多，但他们的大模型都不是ch a t g pt这种路径，不愿意丢掉以前的研究从头来？昆仑的天工效果也还不错，bat这些不但没有领先这些小弟，反而略有不如，真是醉了$

“通义千问”是阿里云推出的一个大规模预训练语言模型，旨在为自然语言处理（NLP）任务提供更好的语言理解能力。与其他大型预训练语言模型相比，例如百度的文心一言、OpenAI的GPT系列和微软的Turing NLG，它们的主要区别在于训练数据集、模型结构和训练目标。以下是它们之间的一些比较：

训练数据集：阿里云的“通义千问”使用了大量的互联网文本数据进行训练。而百度的文心一言主要使用了百度搜索日志、百度知道和百度文库等数据集。OpenAI的GPT系列使用了一系列的互联网文本数据集，包括 *** 、书籍、新闻文章和社交媒体数据。微软的Turing NLG使用了微软自己的数据集和其他公开数据集，例如Common Crawl和Wikipedia 。
模型结构：阿里云的“通义千问 ”采用了Transformer架构，类似于GPT系列和Turing NLG。百度的文心一言也采用了Transformer架构。GPT系列是单向的，Turing NLG则是双向的。
训练目标：阿里云的“通义千问”主要使用了掩码语言建模（Masked Language Modeling）和下一句预测（Next Sentence Prediction）两种训练目标。百度的文心一言也使用了这两个目标。而GPT系列则主要使用了掩码语言建模。Turing NLG则使用了一种称为“自动回归概率密度估计”（Autoregressive Probability Density Estimation）的训练目标。

就目前来说，这些大型预训练语言模型在自然语言处理任务中都有很好的表现。它们的优劣取决于具体的应用场景和需求。

华为 *** ai大模型是什么？

它具备极强的泛化能力，一个模型适用大量复杂行业场景，少量样本也能达到高精度；基于预训练+下游微调的工业化AI开发模式，让全球领先的AI真正进入千行百业。

华为云 *** 大模型包括4大系列：业界首个千亿级生成与理解中文NLP大模型、业界更大的CV大模型，未来我们将持续推出多模态和科学计算大模型。

华为 *** AI大模型是华为研发的一款基于边缘计算的AI大模型，旨在帮助开发者快速搭建AI应用，满足实时及深度AI计算应用的需求。

此外，它还支持实时AI计算，可以快速实现实时响应，从而提升AI计算应用的性能和效率。

lima模型开源了吗？

还不确定的。

目前，MetaAI尚未宣布是否会开源这个模型（基于LLaMA-65B微调结果），LIMA在DataLearner上的模型信息卡地址：LIMA（Less Is More for Alignment）

1、是的，lima模型目前已经开源。
2 、开源的原因是为了让更多的研究者和开发者深入研究和使用该模型，进一步完善和提升其性能和效果。
3、除了lima模型外，当前还有很多优秀的自然语言处理模型也在逐渐开源，这不仅促进了学术界和产业界的共同进步，也为更多人提供了便利和机会。

开源了。
因为LIMA模型是由欧洲央行委托研究制定的，其主要目的是为了提高经济政策决策的透明度和可信度。
为了实现这个目的，欧洲央行已经将LIMA模型的代码和资料开源，并且通过官方网站提供了对它的访问权限。
LIMA模型的开源不仅为欧洲央行的决策提供了更多的参考依据，也为全球各地的研究人员提供了一种高效的经济分析手段。
同时，由于其开源的特性，大家可以随时通过访问官方网站来获取最新版本的LIMA模型，并且可以在其基础上进行二次开发和创新。

开源了。
因为在2021年6月底，Lima模型的官方团队在GitHub上宣布了其源代码已经完全开放，并加入了开源社区，让开发者们可以自由地利用这个语音识别模型进行技术创新和应用开发。
此外，Lima模型源代码的开放还有助于加速语音识别领域技术的发展和普及，并且对于公众用户而言也有着更加透明和安全的保障。
所以，可以说Lima模型在目前已经是一个完全开放源代码的项目，让人们可以自由地学习和利用其中的技术。

目前lima模型已经开源。
因为lima模型是由开源社区共同开发的，开源的目的就是为了让更多的人能够使用和改进这个模型，提升其性能和稳定性。
同时，开源也可以促进技术的交流和创新。
如果你对lima模型感兴趣，可以在GitHub等网站上找到相关的代码和文档，进行学习和研究。

是的，开源了。

Lima是一种基于RISC-V指令集架构的开源GPU ，它由中国的一家公司Miaowu开发。目前，Lima的代码已经在GitHub上开源，你可以在该项目的GitHub页面上找到Lima的源代码和相关文档。Lima的开源代码对于研究和开发GPU技术的人来说是一个非常有价值的资源。

大模型框架有哪些？

大模型框架主要包括以下几种：

AIGC (AI Generated Content)：这是一种AI自己动手创作各种各样的内容，如图片、视频、音乐、文字、代码等等。在文字生成领域比较厉害的模型有GPT4和文心一言，图片生成领域主要有DALL-E2和Stable Diffusion，生成音视频方面有Whisper和AudioLM ，生成代码方面有Codex和Alphacode。

RAG (Retrieval Augmented Generation)**：这是一种检索增强生成的大模型框架，它可以将自己的私有数据提供给大模型，让大模型回答自己的问题，相当于增强了大模型的知识库，也帮助自己更快查询文档相关内容。

Agent：这是一种大模型框架，因为大模型不具备联网以及处理一些特殊问题的能力，因此它并不能完美处理各种用户的输入，因此我们需要 *** 功能，帮助大模型去处理它处理不了的问题，以此增强大模型的能力。

开源AI Agent 框架：近年来，开源社区涌现出多个优秀的 AI Agent 框架，包括AutoGPT 、AutoGen、Langfuse、ChatDev、BabyAGI 、CAMEL、SuperAGI、MetaGPT和ShortGPT。

大模型框架通常指的是用于构建和训练大型机器学习模型的软件框架和工具集。这些框架提供了必要的算法、数据结构、计算资源管理和优化工具，以便高效地处理大规模数据集和复杂的模型结构。以下是一些流行的大模型框架：

1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种语言，如Python、C++等，广泛应用于研究和工业界。

2. PyTorch：由Facebook的AI研究团队开发，以其动态计算图和易用性著称，同样支持多种语言，包括Python。

3. Keras：一个高级神经 *** API，运行在TensorFlow 、CNTK或Theano之上，以其简洁的接口和易用性受到欢迎。

4. MXNet：由Apache软件基金会支持，支持多种语言，包括Python、C++、Scala等，适用于分布式训练。

5. Caffe/Caffe2：由Berkeley Vision and Learning Center开发，主要用于计算机视觉任务，Caffe2是Caffe的升级版，支持移动和嵌入式平台。

6. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：由微软开发，支持多种语言，包括Python 、C++等，适用于高性能计算。

7. Theano：由蒙特利尔大学的MILA实验室开发，是一个用于数值计算的Python库，支持GPU计算。

8. Chainer：一个基于Python的开源深度学习框架，支持灵活和高效的模型定义。

9. ONNX (Open Neural Network Exchange)：虽然不是一个框架，但ONNX是一个开放格式，用于表示机器学习模型，支持多种框架之间的模型转换。

值得推荐的开源PHP、CMS系统有哪些？

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开源免费
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系统稳定
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DaiCuoCms功能列表
数据库模块
根据需要自行选择Mysql或Sqlite 、数据库之间可随时可自由转换。
CMS系统基本上也就等于PHP CMS了，主流的CMS系统基本上全都是PHP开发的，WordPress作为之一大开源CMS系统，基本上是这个领域的绝对王者，今天我给大家推荐一下到底有哪些出色的CMS系统。
一个搜索引擎如果不能很好判断分析一个WordPress站点，你可以认为这个搜索引擎做得不合格。在SEO领域、以及个人站长、个人博客，基本上都会选择WordPress作为之一选择，这基本上已经是行业的共识。TechCrunch 、白宫官网、LinkedIn博客、Facebook新闻中心、微软新闻中心等众多知名网站，都是用WordPress搭建的。
免费、开源，这基本上是大家选择WordPress的主要理由，全球排名前1000万的网站有超过33.4%是基于WordPress搭建的，都是基于WordPress搭建的，基本上WordPress就是这个领域的标准，很多大企业也用WordPress建站。
免费、开源，这是WordPress更大的优势，开源保证了极大的可扩展性，WordPress有着非常的插件库、主题库，而且WordPress对于开发者是非常友好的，要做二次开发非常好。WordPress的论坛和文档也非常方便，基本上有问题这里都能找到。
WeCenter的确是我个人最喜欢的CMS，也是我自己真正去搭建、研究了的第二个开源CMS系统了，WeCenter是一个仿知乎的开源问答系统，PC端更像一个信息流问答网站，功能上极其简洁，非常适合用来做垂直问答社区。
喜欢的原因就是简洁，真的是非常简洁，界面一看上去就非常清爽，假设你需要的功能不是特别复杂，又需要一个比较完整的后台，那么我觉得WeCenter非常适合你。而且作为一个有用户中心的全功能CMS系统，用来学习研究也是比较不错的。
Typecho是一个比较新的开源系统，很多极客选择这样的，这个系统也已经比非常成熟了，我看到很多开发者和学生党，也都在用这个系统，这个系统同样非常轻量级，用起来非常方便，而且也有丰富的参考文档。
Tipask也是一个非常好的开源问答社区，这玩意儿更大的优势就是跟宝塔Linux面板搭配得非常好，这个也是一个比较大的优势，毕竟有很多人用这个东西，你可以非常方便地通过宝塔Linux面板平滑升级。
分享个开源项目快速开发框架，采用spring cloud alibaba +nacos +vue的技术栈，实现了大部分
钉钉宜搭的快速开发功能，很值得借鉴下。

这是在git上开源的快速开发项目，项目采用微服务为基础的脚手架，包括流程、表单、列表、图
表、应用等多个界面化的配置引擎。
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低代码、微服务、支持SaaS、私有化部署、DevOps 、

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我推荐YzmCMS
YzmCMS采用面向对象方式自主研发的YZMPHP框架开发，它是一款高效开源的内容管理系统，产品基于PHP+Mysql架构，可运行在Linux、Windows、MacOSX 、Solaris等各种平台上。
产品完全采用MVC框架式开发，增加了程序的维护性、可扩展性，并采用模块化开发设计，使二次开发变得简单、容易，系统设计的模板标签，让前端人员可独立完成模板 *** 及数据调用，后台管理员可自定义模型功能，不会编程就实现各种信息发布和检索。
本产品源码简洁、严谨、安全、高效、源码100%开源，作者用心优化每一行代码，减少冗余，给用户的之一感觉就是“快 ”，程序运行快、加载快、效率高、轻量级！
互联上开源CMS产品那么多，为什么要开发YZMCMS？尽管网上开源产品那么多，但他们有的只是功能实现了，有的代码冗余，扩展性和性能太差，有的产品体积庞大臃肿，有的还涉及到版权等因素，总之没有一款是看得上的产品，所以作者打造了YZMCMS内容管理系统！
本套CMS不采用其他任何框架，完全由作者自己研发的框架（YZMPHP）搭建，当然也借鉴了许多优秀产品的优点，全力打造具有自己特色的CMS系统，本系统开发的初衷就是功能强大、源码简洁、干净，无冗余，不仅如此，还要力求系统安全性、扩展性、维护性更佳！
本套CMS由2014年开始开发，作者一个人即代表一个团队，更新从未停止，历经多年的积累与成长，时至今日已发布30多个版本。每个版本都汇聚了作者的心血，力求每一个产品版本的发布，都要向前迈进，与时俱进。
大模型，会不会是另一种低代码方案？
现在开源大语言模型有很多了，目前Alpaca-cpp（羊驼-cpp）: 就是为低代码而生的，和它相关的private gpt ，这是一个测试项目，以验证使用LLMs和向量嵌入的问题回答完全私人解决方案的可行性。它还不能用于生产，也不打算用于生产。型号选择不是为了性能优化，而是为了隐私；但是可以使用不同的模型和向量来提高性能。
还有MLC LLM，MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
开发者的目标是让每个人都能在每个人的设备上本地开发、优化和部署 AI 模型。一切都在本地运行，无需服务器支持，并通过手机和笔记本电脑上的本地 GPU 加速。支持的平台包括：
现在很多开源大语言模型，都可以在cpu上运行，甚至可以在树莓派，手机上运行。低代码大语言模型也是现在的趋势之一，主打私有化，个性化。这是我现在浅薄的认知，希望对你有用。
参考：
国内现在这么多区块链，哪个潜力大？
区块链+金融
2021年了，目前最强大的是数字人民币Ecny，领导重视，技术给力，走在世界前列了
至于炒币的，比特币、以太币、瑞波币、比特币现金这些吧，涨涨跌跌，韭菜割了一茬又一茬，有人赚有人亏，钱多可以怡情一下，别拿老本搞这个，容易上天台 *** 。
如果学习区块链开发，可以看看以太坊。
目前区块链技术已经纳入国家十四五规划了，搞明白了，可以找到不错的工作。
据我所知有以下几款，就目前而言我认为暂且叫它们游戏更合适，先不要扯什么区块链那么高大上。1 网易星球 2 百度莱茨狗 3 腾讯乐钻 4 360猫 5 小米加密兔 6 ONE 7 蜂巢 8 保险链这八种是比较火热的，而且都比较成熟了，很是看好。特别是ONE ，有交易聊天功能，可以建个类似微信群或 *** 群一样的群，群成员可达一万左右，很有意思。都是免费的，玩玩不要紧吧！
根据IPRdaily联合incoPat创新指数研究中心发布的“2017全球区块链企业专利排行榜”的数据（范围为2017年全球公开公告的专利数量，包括发明申请、实用新型、外观设计专利。）显示，前100名中，中国入榜的企业占比49%，其次为美国占比33%，中国在区块链专利、区块链融资的增速远超过美国，领先全球。
2017年全球区块链企业专利数前十公司分别是阿里巴巴集团控股有限公司、BANK OF AMERICA CORPORATION 、中国人民银行数字货币研究所、NCHAIN HOLDINGS LIMITED、北京瑞卓喜投科技发展有限公司、MASTERCARD INTERNATIONAL INCORPORATED 、江苏通付盾科技有限公司、中国人民银行印制科学技术研究所、深圳前海达闼云端智能科技有限公司和中国联合 *** 通信集团有限公司。其中，阿里巴巴区块链专利最多，为43件；其次是美国银行和中国人民银行，均为33件。
2017年全球区块链企业专利排行榜
数据来源：incoPat 、中商产业研究院整理
区块链项目现在发展崭露头角！区块链目前都发行自己的货币，目前为止比较好的主流币 *** C ETH EOS ONT 等！不过，炒币要谨慎！币圈在没有监管的情况下，混沌初开，死伤遍野。建议闲钱入币，多思考。

更具潜力的区块链软件，我现在认为是ONE CHAIN ，万能钱包。
为什么这样说呢！我是前天才接触到的，一接触就震惊了，这才是我们需要的一款区块链APP ，因为他具备四大功能，是其他任何一款区块链挖矿不能具备。
之一能挖矿，挖的是平台代币ONE和oneluck ，一个现在五毛钱，还在涨，可以通过发红包交易的，这个 *** 太巧妙了。现在注册平台送代币的，对了通过我注册的朋友，我还会一人发一个红包啊，一个ONE币，我发给你，记得截图啊。

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