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      AI大模型技術(shù)與應(yīng)用路線圖
      
                    
                    
                    
                    
      
                         mrjiangkai
                        
                        
                        2023-06-22
                        
                             發(fā)布于上海
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
      文章圖片1
      整個思考導(dǎo)圖分兩個部分：
      1. 圍繞GPT等通用大語言模型，講解典型應(yīng)用場景，應(yīng)用范式，開發(fā)范式這幾個層面的思考邏輯；
      文章圖片2
      1. 圍繞多模態(tài)AI模型，列舉一些典型的多模態(tài)路徑，多模態(tài)學(xué)習(xí)中目前存在的技術(shù)挑戰(zhàn)，有趣或典型的應(yīng)用場景等等。
      文章圖片3
      生成式AI的可控性越強，對市場和產(chǎn)業(yè)的顛覆性就越大！
      文章圖片4
      可控性與典型應(yīng)用方向
      文章圖片5
      可控性與具體應(yīng)用案例
      文章圖片6
      后GPT時代， 多模態(tài)是最大的機會
      文章圖片7
      以上所有應(yīng)用路線圖的圖片和文字內(nèi)容，均由SeedV實驗室以CC BY 4.0協(xié)議發(fā)布。
      
                                          		
                                
      
                                  
                        
      
                    
      



                
      
                
      
                    
                    
                        
      
                            
                                
        
                                    		
                        
        
                            
                
        
                
        
                
                
                
        
                
        


                

                
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