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大模型领航者

大模型领航者

策划: 蔡芳芳褚杏娟

《大模型领航者》栏目是InfoQ推出的一档聚焦大模型领域的访谈内容栏目,每期深度对话大模型典范企业的创始人、技术负责人等,让大众深入、全面地了解该公司的战略走向、技术能力等。希望通过传播大模型领域先进的实践和思想理念,帮助潜在大模型应用者、创业者、开发者等做好各类决策和选型。

大模型让汽车“开窍”了:吉利汽车强势入场,3 年 AI 布局从车圈里杀出来 |InfoQ《大模型领航者》
大模型让汽车“开窍”了:吉利汽车强势入场,3 年 AI 布局从车圈里杀出来 |InfoQ《大模型领航者》

本期《大模型领航者》,吉利汽车研究院人工智能中心主任陈勇为我们揭开大模型上车的神秘面纱!

微软如何完成AI转型?微软中国CTO韦青亲述:我们需要的不是一个无所不知的模型
微软如何完成 AI 转型?微软中国 CTO 韦青亲述:我们需要的不是一个无所不知的模型

在技术行业没有人尊重传统,只尊重创新。

微软中国 CTO 韦青:关于微软 AI 转型的经验和思考 |InfoQ《大模型领航者》
微软中国 CTO 韦青:关于微软 AI 转型的经验和思考 |InfoQ《大模型领航者》

本期《大模型领航者》,微软中国 CTO 韦青讲述微软的 AI 转型故事。

从AI高管到犀利CEO,贾扬清创业这一年:我们的目标是做AI时代的“第一朵云”
从 AI 高管到犀利 CEO,贾扬清创业这一年:我们的目标是做 AI 时代的“第一朵云”

“我们与大模型公司在一定程度上是互补的。”

对话贾扬清:我创业这一年所看到的 AI
对话贾扬清:我创业这一年所看到的 AI

贾扬清,是那个活跃在一线的开发者,但更是大模型浪潮里的一个创业公司 CEO。抛开过去不谈,在他新的人生赛程里,他经历了什么?看到了 AI 行业发生了什么变化?

“GPT Store”里的 Killer App:我们已经用大模型 Agent 赚到钱了 |InfoQ《大模型领航者》
“GPT Store”里的 Killer App:我们已经用大模型 Agent 赚到钱了 |InfoQ《大模型领航者》

在大模型应用的元年,我们发现了这家公司,当别人还在探索时,他们就已经取得了显著的商业成就。本期《大模型领航者》,我们邀请了这家公司掌门人,他分享了自己的经历和商业逻辑,希望可以给大家一些启发。

这个离开大厂去 AI 创业的互联网大佬,带着他的“Killer Agent”来了
这个离开大厂去 AI 创业的互联网大佬,带着他的“Killer Agent”来了

“我没有过往的包袱,也没有已经形成的固定模式”

26岁带着百人团队冲刺大模型,面壁智能天才CTO:高效比参数更重要
26 岁带着百人团队冲刺大模型,面壁智能天才 CTO:高效比参数更重要

“我们并不过分担忧落后的问题。”

面壁智能26岁天才CTO:不再一味追求参数,大模型高效更重要
面壁智能 26 岁天才 CTO:不再一味追求参数,大模型高效更重要

面壁智能的 CTO 曾国阳在一次访谈中分享了关于大模型发展的见解。他指出,大模型领域的发展速度非常快,包括国内外投资和互联网公司都对大模型非常关注。

钉钉卡位战:SaaS 挣不到的钱,Agent 会挣到
钉钉卡位战:SaaS 挣不到的钱,Agent 会挣到

“C 端还没有太多优秀的产品形态出现”

钉钉卡位战:SaaS 挣不到的钱,Agent 会挣到 |InfoQ 《大模型领航者》
钉钉卡位战:SaaS 挣不到的钱,Agent 会挣到 |InfoQ 《大模型领航者》

“C 端还没有太多优秀的产品形态出现”

美图的这100天:三月三版本,大模型博弈中谁能笑到最后?
美图的这 100 天:三月三版本,大模型博弈中谁能笑到最后?

“美图团队的重点在于确保用户不需要经历冗长的学习曲线”

奥特曼放大招后,这家投资人砸了25亿的创业公司如何继续“中国OpenAI”称号?
奥特曼放大招后,这家投资人砸了 25 亿的创业公司如何继续“中国 OpenAI”称号?

“那个时候的困难主要在于缺乏经验,一旦积累了经验,后续的工作就会变得更容易。”

我,一个95后,从阿里辞职与贾扬清去硅谷创业
我,一个 95 后,从阿里辞职与贾扬清去硅谷创业

“我们不是过去传统意义上的服务提供者。”

是全部重做还是融合改造?揭秘京东云言犀升级全过程
是全部重做还是融合改造?揭秘京东云言犀升级全过程

十年老产品遇上大模型,是全部重构还是融合改造?

像Docker一样编排大模型应用程序:这支十余人的年轻创业团队如何在2个月做出一个LLMOps平台?
像 Docker 一样编排大模型应用程序:这支十余人的年轻创业团队如何在 2 个月做出一个 LLMOps 平台?

当下,大模型应⽤落地还面临诸多挑战。具体而言,不少开发团队还未适应大模型编程的需求,对大模型的实际应用场景理解、工具的选择(例如中间件、向量数据库等),以及团队的协作模式、如何构建 Prompt 等方面都存在一定的认知偏差。

文生图模型又“卷”起来了!比Stable Diffusion中文理解能力更强、更懂国人的文生图模型是如何构建的?
文生图模型又“卷”起来了!比 Stable Diffusion 中文理解能力更强、更懂国人的文生图模型是如何构建的?

越来越“卷”的文生图模型,如何在中文世界“杀”出一条路?

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