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恭喜了!年薪100万的新方向,全体程序员彻底狂欢吧!

5月14日,一场不到30分钟的发布会,再次引爆AI行业巨变。
OpenAI正式发布GPT-4o,在新的大模型的支撑下,ChatGPT 的交互体验,让全球人震惊。
它具备文本、图片、视频和语音能力,能够实现更自然的人机交互。
✅ 做题高手:演示如何给线性方程 3X+1=4 的求解提供帮助,它能够一步步贴心地引导并给出正确答案。
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✅ 现场编码:程序员关心的编码难题是真正的考验,不过,GPT-4o三下五除二的功夫,它都能轻松解决。

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解数学题、看图说话、用语音边引导边解析......大家纷纷表示:这正是我想要的多模态大模型效果!太牛了!
更关键是,GPT-4o 向所有用户免费开放(开源)。
围观GPT-4o大会后,多个行业人员表示:尤其是程序员必须加紧学习“AI开源大模型”,要不连工作早晚得丢。

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迄今为止

“最强的开源大模型”

打铁还需自身硬,磨刀不误砍柴工!
要想学好AI大模型,必须要有好用的框架。
前有Claude 3 Sonnet,后有Google的Gemini Pro 1.5,刚刚Meta公司刚刚推出的最新大模型产品——Llama 3。
只凭700亿的参数规模秒杀很多1000亿、2000亿的大模型,真正做到小参数量吊打大参数量。
它被称为迄今为止“最强的开源大模型”!👇👇

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行业人称:AI大模型层出不穷,不断刷新认知,但是内核始终不变。
无论是OpenAI,还是Llama 3,开源大模型的底层逻辑,仍旧在于四个关键要素。
1️⃣ 模型架构
2️⃣ 预训练数据集
3️⃣ 计算资源
4️⃣ 模型微调
当下最火热的AI开源大模型Llama 3 模型架构选择的是——相对标准的纯解码器 Transformer 架构。
当下能够利用最少参数,最小的计算资源,训练大模型成为“贴身办公助手”必做的步骤是——fine-tuning(微调)。
可以说,“Transformer  + Fine-tuning”已成为程序员训练和使用AI大模型的必学模式。
那么,程序员如何才能轻松掌握Transformer 架构的核心原理?IT老兵怎样完成Fine-tuning训练?程序员如何有效将AI大模型跟业务结合起来?这些问题,如果你想了解——

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如何快速学习AI大模型知识?

如何搭建属于自己的Transformer框架?

如何用技术解锁大模型应用落地?

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国内AI渗透太快,

再不入局就晚了!

现如今,国内的科技巨头纷纷加快新一轮的AI技术革新,大模型正逐步渗透各行各业,国内“百模大战”即将开启。

百度文心大模型、华为云盘古大模型、阿里云通义大模型、360智脑大模型等多个大模型产品正应用于各行各业。

新东方、满帮、T3出行、企迈等企业已接入通义千问大模型,并且有了实际应用。

国内AI岗位招聘需求正在上升,普通程序员找工作越来越难!

无论你是前端还是后端岗位,都急需:

● 掌握前沿热点:与业内资深从业者对话,获取更多学习资源。

● 提升工作效率:提高编码效率,利用大模型优化工作流程。

● 寻找赚钱方向:找到靠谱的副业,独立做开发/接项目。

● 实现升职加薪:在公司卷赢上下游,逆袭项目/技术管理层。

● 实现财富自由:独立创业,凭大模型落地能力解决场景问题。

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