vie架构选择哪家
VIE架构是企业实现境外上市时常用的架构之一，据华谊信资本多年辅导经验，通过VIE架构实现上市的企业不在少数，很多我们熟知的，如：阿里巴巴、腾讯、京东、网易等知名企业都是通过VIE架构实现境外上市的。
VIE架构，即可变利益实体，允许中国公司在海外上市，通过协议控制境内业务。小米采用此架构可能涉及避税问题，曾被北京地方税务局调查但未公开结果。这种模式虽在互联网行业广泛应用，但政策的不确定性增加了企业风险。雷军在两会中对VIE表达了谨慎态度，称其为妥协的解决方式，充满风险。
这一架构由五个关键环节编织而成，它们分别是：/ BVI公司的隐身与免税特性/：作为起点，BVI公司因其高度保密和税收优惠，成为了搭建VIE架构的理想选择。 开曼公司的国际声誉/：接着，开曼群岛公司因其在国际市场的信誉，常常扮演上市主体的角色，为海外融资提供便利。
是的，VIE架构又被称为阿里架构。VIE架构，也被称为阿里架构，是指在中国境内的企业创始人设立境外的特殊目的公司，通过该境外公司建立股权结构，并最终设立外商独资企业。
深度揭秘爆火MoE!GPT-4关键架构,成开源模型逆袭杀手锏
在大模型的较量中，Mistral AI以开源技术挑战OpenAI的ChatGPT，但OpenAI对开源带来的潜在风险保持警惕。Meta巴黎AI实验室的创始人Timothée Lacroix、Guillaume Lample和Arthur Mensch，他们凭借开源精神创立了Mistral AI，目标是研发出高效且成本效益高的通用语言模型，以超越ChatGPT和Bard。
代码生成：GPT-4可以根据用户给出的需求描述、示例输入输出、注释等信息，生成符合要求的代码，无论是Python、Java、C++等，都可以轻松应对。GPT-4生成的代码不仅语法正确，功能正确，而且有可读性和优化性，甚至可以适应不同的编程风格和规范。
语言翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言，从而帮助人们跨越语言障碍。目前chatGPT支持95种语言，再加上人工智能学习，效果比传统翻译工具更优质！ 内容生成：GPT可以生成高质量的文章、新闻报道、小说等文本内容，为媒体和出版行业提供了巨大的帮助。
目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
2023年十篇具有影响力的人工智能研究论文
在2023年的科研版图上，人工智能领域涌现了一系列令人瞩目的论文，威斯康星大学麦迪逊分校的Sebastian Raschka筛选出的十篇论文，为我们揭示了未来AI技术的前沿趋势。其中，大型语言模型（LLMs）的研究尤为引人关注，如Pythia和Llama 2的相继登场。
年，人工智能领域如日中天，一系列革新性的研究论文照亮了前沿探索的路径。以下是其中的十大关键发现，从语言模型到多模态交互，展示了技术在向通用人工智能（AGI）迈进的步伐。
人工智能的毕业论文范文人工智能的毕业论文范文篇一摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
人工智能领域论文篇一 人工智能研究领域及其社会影响 [提要] 社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境，同时人工智能促进社会发展。本文在介绍人工智能基本含义的基础上，概述人工智能的研究和应用领域，并且从不同的角度阐述人工智能的发展对于社会的深刻影响。
LLaMA及其子孙模型概述
1、llama2是什么：Llama 2是一种使用优化的Transformer架构的自回归语言模型。Llama2是一个基于Transformer架构的语言模型，它可以用于自然语言处理、文本生成、对话系统等多个领域。
2、模型训练过程中，强调有用性和安全性奖励，使用AdamW优化器和精心设置的PPO参数。为了确保对话一致性，他们巧妙地运用了Ghost Attention技术。对于Llama2的推理，MetaAI推荐使用揽睿星舟平台，新用户注册可享受优惠。
3、Meta发布Llama2这一开源模型对OpenAI造成了一定的压力。Meta是一家知名的科技公司，其开源模型的发布引起了业界和学术界的广泛关注。Llama2被视为对OpenAI的挑战，引发了对OpenAI未来发展的猜测和思考。值得探讨的是，OpenAI是否会推出与Llama2竞争的开源商用模型。
4、检查点管理/在保存checkpoint时，仅保存模型参数和优化器状态就足够，对于70B模型，AdamW优化器的参数量是模型本身的两倍，所以每个checkpoint占用700GB，这需要合理管理保存的checkpoint数量，以防止磁盘空间不足。
llama2是什么
Llama2相对于GPT-4的优势一直备受关注。Llama2是一个开源模型，被誉为超越GPT-4的最强继任者，引起了广泛的讨论和应用。它具有惊人的参数规模，分为70亿、130亿和700亿三个版本。
MetaAI最近推出了备受瞩目的Llama2模型系列，包括预训练模型Llama2-Chat，提供三种不同规模：7B、13B和70B。与众不同的是，MetaAI注重的是数据质量而非数量，模型结构采用了Transformer架构，并融入了GQA和丰富的语料库。
Meta AI的LLAMA 2模型作为大模型开源领域的一座里程碑，其论文深入探讨了7B、13B、70B模型在可用性和安全性方面的表现，同时接受了人工和GPT-4的双重评估。
Llama 2：商业应用与人性化微调Llama 2作为Meta的后续之作，以70B到7B参数的迭代升级，不仅开放源码，还允许商业应用。通过强化学习人类反馈（RLHF-v5）进行微调，Llama 2在遵循人类行为的同时，展现了显著的无害性和有益性提升。尽管面临Bard、Q和Grok等竞争，Llama 2的独特开源努力仍备受瞩目。
MediaTek利用Meta的MetaLlama 2大语言模型，构建终端侧AI计算生态MediaTek宣布，通过Meta最新开源的Llama2大语言模型，结合其先进的AI处理器和完整的开发平台，已经在智能手机、物联网、汽车、智能家居等领域构建了一个完整的终端AI计算生态系统。
Llama（美洲驼）是一种哺乳动物，属于美洲驼科。它们主要生活在南美洲的高原地区，如秘鲁、玻利维亚、智利等。Llama是一种与人类建立了长期合作关系的动物，被用于背负、耕作和提供毛发和肉食。Llama的身高约7米，体重在100到200公斤之间。它们有长长而强壮的脖子和腿，外形类似于骆驼。
Llama2技术细节&开源影响
1、训练过程中，LLAMA 2采用FSDP技术加速训练，但牺牲了生成速度。为解决系统一致性问题，引入了Ghost Attention（GAtt）技术，通过合成数据和Rejection Sampling进行finetune，确保对话控制的精准。最终的评估依赖于人工评价和奖励模型，两者都显示出与人类偏好的良好一致性。
2、Llama2的优势主要体现在语言生成能力方面 它能够根据用户提供的信息生成高质量、连贯的文本输出，具备出色的语言理解和表达能力。此外，Llama2在处理各种任务时表现出色，无论是问答、对话、文本摘要还是文档生成，都能胜任，并在多个领域展现出强大的实用性。
3、节省存储空间的策略/浅克隆Llama-2-70b-hf时，我选择通过git lfs只下载pytorch bin格式的参数，而删除.safetensors格式的文件，这有助于节省空间。但要注意，由于.safetensors索引文件的优先级，直接加载模型可能会遇到找不到文件的错误，此时删除model.safetensors.index.json即可解决问题。
4、第一个，失败的经验和找diff是技术人员最希望看到的东西，diff可以让所有的研究人员验证他们的差异，并且进行实践验证。只有成功力的经验，但是没有每一步骤的上分细节和上分权重意义不大，这是另外一种藏着掖着和傲慢。
5、MediaTek利用Meta的MetaLlama 2大语言模型，构建终端侧AI计算生态MediaTek宣布，通过Meta最新开源的Llama2大语言模型，结合其先进的AI处理器和完整的开发平台，已经在智能手机、物联网、汽车、智能家居等领域构建了一个完整的终端AI计算生态系统。
