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- 什么是大模型？超大模型和 Foundation Model 呢？ - 知乎
回到大模型，2017年Transformer结构的提出，使得深度学习模型参数突破了1亿。下面这个图呢，就是从一开始的lenet、Alexnet、ResNet开始，模型参数一个比一个大，到了BERT网络模型的提出，使得参数量首次超过3亿规模，GPT-3模型超过百亿，鹏程盘古实现千亿稠密的规模、Switch Transformer的问世还一举突破万
- 现在这些大模型，哪个在代码编写上表现的最好呀？ - 知乎
这门课里，你能掌握前沿 AI 技术，熟悉大模型架构，获得实战项目经验。课程还会详细剖析大模型应用开发的各种知识，像揭秘知乎直答底层原理、解析 DeepSeek 核心技术等。 目前还在活动期，不知道啥时候结束，建议先报名占坑：↓↓↓
- 2025年运行AI大模型显卡选择AMD还是英伟达呢？ - 知乎
开源大模型应用和Agent基本都支持OpenAI API这类云端调用。本地部署大模型？老实说，没啥优势。 更别提DeepSeek已经把API价格卷到地板价，随便玩玩的话，你买一张能跑大模型的显卡的钱，够你在云端API爽到天荒地老。 本地模型适配一团糟
- 现在市面上的大模型这么多，有没有大佬可以总结分类下，另外基于这些模型衍生出哪些产品？ - 知乎
之前回答过类似，可以查看如下文章。 上期《大模型初学者必读论文：大语言模型综述（一）》核心介绍了大语言模型的发展解读以及三种PLM类型典型模型（encoder-only，decoder-only 以及 encoder-decoder），如果感兴趣可以查看如下文章：
- 如何看待 Google 最新开源的 Gemma-3 系列大模型？ - 知乎
Gemma 3模型沿用了与前代版本相同的解码器Transformer 结构，其大部分架构元素与前两代Gemma版本类似。 研究采用了分组查询注意力（Grouped-Query Attention, GQA），并结合了 RMSNorm的后归一化（post-norm）和前归一化（pre-norm）。
- AI大模型，哪个最好用？ - 知乎
引用Dario Amodei的话，超大模型的参数是用来捕捉长尾罕见模式的。——如果要学习到高端稀缺的知识模式，只能用更多参数，更深的层级去捕获，要不然这深度神经网络的参数，是搁那玩呢。) ②新GPT-4o，美国老牌模型，这次给得很多，差不多可以替代4oL了。
- 推理大模型与普通大模型的区别是什么？ - 知乎
通用大模型和推理大模型是人工智能领域中的两种重要模型类型，它们在设计目标、训练方法和应用场景上存在显著差异。以下以 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 为例，详细分析它们的定义、区别及适用场合。 1 定义 1 1 通用大模型：DeepSeek-V3
- 现在有哪些模型支持MCP？ - 知乎
有关系，只有Claude模型具备了足够强的「使用工具」和「指令遵从」的能力，Claude App才能在此基础上，让模型通过MCP这个协议进行交互。 目前还有像Claude App一样的其他应用支持MCP吗？
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