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LLM 技术图谱(LLM Tech Map)是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现,此图谱主要特点是“专注于技术人视角”,不求从 LLM 产业角度汇聚信息,而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台,以及算力几个方面,为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。
核心价值:帮助技术人快速了解 LLM 的核心技术和关键方向。
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的基础设施部分主要包括以下几个方面:
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的大模型部分主要包括以下几个方面:
LLM Agent 是指基于 LLM 技术构建的智能代理,它可以用于各种任务,比如让机器与 ChatGPT 交互,一层一层挖掘信息,自动化完成任务;比如由机器人构成的虚拟小镇。
让 LLM 帮你编写代码。
LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的工具和平台部分主要包括以下几个方面:
LLM 模型的训练和部署需要大量的算力,算力是 LLM 技术发展的关键因素。
随着容器化技术和云计算的普及,Kubernetes (K8s) 已经成为管理容器化应用程序的标准平台。同时,人工智能生成内容 (AIGC) 技术也在各个领域得到广泛应用。本文将探讨如何将 K8s 与 AIGC 结合,实现更高效、自动化的内容生成和管理。
将 Kubernetes (K8s) 与人工智能生成内容 (AIGC) 结合,可以实现更高效、自动化的内容生成和管理。通过 K8s 的可扩展性、资源优化和安全特性,可以确保 AIGC 应用程序的高可用性、性能和安全性。未来,随着技术的不断发展,K8s 和 AIGC 的结合应用将会更加广泛和深入。
AI:人类已经按下了毁灭自己的按钮,现在只是时间问题了
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