顶想云AI周报20240425

 ## 一周热点 ### Llama 3发布：Meta 的新一代开源大语言模型 Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，提供有两个版本：8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 AI 应用设计。每个版本都包括基础和指令调优两种形式。此外，基于 Llama 3 8B 微调后的 Llama Guard 新版本也已作为 Llama Guard 2（安全微调版本）发布。 [在线体验](https://huggingface.co/chat/) [开源模型排行榜](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard) ### 斯坦福 HAI 研究所最新「AI指数」报告，全面追踪全球AI发展趋势  斯坦福大学 (Stanford University) 以人为本人工智能研究所 (Human-Centered Artificial Intelligence, HAI) 发布了最新版「Artificial Intelligence Index Report 2024 (2024 年人工智能指数报告)」，全面追踪了2023年全球人工智能的发展趋势。 官方介绍道，“这是我们迄今为止最全面的报告，而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。” [PDF下载](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf) \| [中文解读：斯坦福2024 AI指数报告出炉，揭示10大趋势](https://www.huxiu.com/article/2911701.html) ### 2024 MAD 行业全景图：M-机器学习、A-人工智能、D-数据 FirstMark 公布了其2024年「Mad Landscape」，即Machine Learning 机器学习、Artificial Intelligence 人工智能、Data数据领域的行业全景图。这也是 FirstMark 自2012年以来第10次发布 MAD 报告。 [PDF下载](https://mattturck.com/landscape/mad2024.pdf) \| [MAD官网](https://mad.firstmark.com/) \| [中文解读：MAD 24问，AI 2023年总结，2024年展望](https://mp.weixin.qq.com/s/mSmQstRZc96up14kNiXNkA) ### CB Insights 发布「AI 100 2024」榜单，评选出全球最有前途的 100 家人工智能公司  CB Insights 最近发布了「AI 100 2024」榜单，综合考虑了公司交易活动、行业合作伙伴关系、团队实力、投资者实力、专利活动、专项评分等数据维度，并结合 CB Insights 调研和访谈，<strong>最终评选出了全球Top 100 的AI公司</strong>。 官网链接：[https://www.cbinsights.com/learn/ai-100-2024](https://www.cbinsights.com/learn/ai-100-2024) [中文解读：CB Insights 发布最新AI 100 榜单](https://www.163.com/dy/article/J05G2OUJ055652SI.html) ## 启智动态 ### `ThinkBot`启智2.0上线——企业AI应用构建引擎  顶想`ThinkBot`启智2.0是一个基于`LLM`大模型的个人及企业AI构建引擎和应用平台，提供了企业轻量级 `AI Agent` 应用解决方案，可以快速构建企业业务所需的AI应用，无需任何开发即可轻松部署上线，无缝嵌入企业业务系统和网站，同时提供私有化部署方案。[查看详细](https://blog.topthink.com/thinkbot-on.html) 现已正式上线付费订阅和扩容功能，￥59/月起开启AI应用构建。[立刻体验](https://bot.topthink.com/) ## 应用案例  奇布塔 有声绘本 基于人工智能技术的有声绘本创作平台，让你的灵感，跃然纸上。 [官网链接](https://chapta.com/home/) [绘本作品](https://chapta.com/) ## 学习资源 ### 混合专家模型 (`MoE`) 混合专家模型 (`MoE`) 是一种稀疏门控制的深度学习模型，它主要由一组专家模型和一个门控模型组成。 `MoE `的基本理念是将输入数据根据任务类型分割成多个区域，并将每个区域的数据分配一个或多个专家模型。每个专家模型可以专注于处理输入这部分数据，从而提高模型的整体性能。 国内大模型里面，天工3.0以及MiniMax都属于该类型。 [混合专家模型 (MoE) 详解](https://mp.weixin.qq.com/s/I1D-mVQCseL4gW9sJLzY2w) ### 《大语言模型》中文版 这本书整理呈现了大模型技术框架和路线图，是一本非常好的入门书籍。此外，官方不仅发布了电子版 PDF 下载链接，还提供了配套资源。 [官方介绍和图书下载](https://llmbook-zh.github.io/) \| [大模型代码工具库](https://github.com/RUCAIBox/LLMBox) <br>