美媒：中国比美国更愿分享AI技术

美国《纽约时报》7月24日文章，原题：在人工智能领域，中国正缩小与美国的差距 本月在上海举行的世界人工智能大会上，一家初创公司创始人曲东奇（音）展示了最近在网上的一段视频：一张老照片中，一名妇女领着两个蹒跚学步的孩子。然后，照片仿佛有了生命，妇女把两个幼儿抱在怀里，孩子们惊喜地笑了。这段视频是用中国互联网公司快手的人工智能（AI）技术制作的。这让人想起美国初创公司OpenAI今年推出的视频生成器Sora。但与Sora不同的是，它是向公众开放的。曲先生说：“我的一些美国朋友仍无法使用Sora，而我们这里有了更好的解决方案。”

美国在AI开发方面拥有先发优势，但中国正迎头赶上。最近几周，几家中国公司陆续发布可与美国领先系统媲美的AI技术。这些技术已被全球许多消费者、企业和独立软件开发商所使用。许多美国公司担心人工智能技术会加速虚假信息传播或造成其他危害，中国公司则更愿意向消费者开放自己的技术，甚至与其他企业和软件开发商分享底层软件代码。

这种共享计算机代码的方式被称为开源，能让其他人更快地使用相同技术构建和发布自己的产品。开放一直是计算机软件、互联网以及如今AI发展的基石。开源的理念是，当计算机代码可免费供任何人检查、使用和改进时，技术进步就会更快。随着AI技术不断发展，中国的做法可能产生巨大影响。这项技术可提高生产效率、推动未来创新等。

2022年OpenAI发布在线聊天机器人ChatGPT，掀起AI热潮。当时中国还难以与OpenAI等美国公司竞争。但中企的进步正在加速。十几位中国科技公司的专家和研究人员表示，开源技术是中国AI发展如此迅速的关键原因，开源AI是中国取得领先地位的机遇。这并不容易。美国仍处于AI研究最前沿。白宫试图阻止中国公司使用对构建AI至关重要的最强大芯片，另一些人则试图限制开源技术发展。中国科技行业许多人认为，尽管存在种种限制，若美国监管机构扼杀美国开源项目的进展，中国可能会获得重大优势。如果最好的开源技术来自中国，美国开发者最终可能会在中国技术的基础上构建他们的系统。开源模型库公司Hugging Face的首席执行官克莱门特·德朗格说，美国通过公司与科研人员之间的合作建立了在AI的领先地位，“而中国看起来也可以做同样的事”。

一些人担心中国很难积累打造日益强大的技术所需的芯片。但这并不妨碍中国公司开发出能与美国系统抗衡的强大新技术。AI系统需要大量资源：人才、数据和算力。通过免费提供最先进的AI技术，中国的科技巨头们表明愿意为国家的整体技术进步作出贡献。北京方面表示，科技行业的力量和利润应用于实现自主的目标。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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