AI大模型争霸：通用vs垂直，谁主沉浮？ 在当今人工智能领域，大模型的战场正呈现出明显的分化趋势。 一方面，通用大模型以其广泛的适应性和强大的学习能力，成为众多企业和应用的首选；另一方面，垂直大模型凭借其专业性高、针对性强的特点，正在特定行业迅速普及并展现出高效的解决方案。 这两种模型的发展，不仅体现了AI技术的进步，同时也揭示了未来AI落地应用的可能方向。 通用大模型如MiniMax-a

在电子设计的江湖里，SmartEDA、Multisim和Proteus无疑是几大门派，各自拥有独特的武功秘籍和门派特色。今天，我们就来一场巅峰对决，看看这些电子设计软件究竟谁能笑傲江湖，成为电子设计界的霸主！ 一、门派起源与武功特色 SmartEDA作为后起之秀，凭借其强大的仿真功能和用户友好的界面设计，迅速在电子设计界崭露头角。它拥有完善的元件库和灵活的电路编辑功能，能够轻松应对各种复杂的电

AI模型抉择：开源VS闭源，谁主沉浮？ 😄生命不息，写作不止 🔥 继续踏上学习之路，学之分享笔记 👊 总有一天我也能像各位大佬一样 🏆 博客首页   @怒放吧德德  To记录领地 🌝分享学习心得，欢迎指正，大家一起学习成长！ 在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，我们常常听到关于其模型、算法和应用的讨论。其中，关于AI模型的发展方向——是走开源之路，还是选择闭源策略——成为

目录 🍉引言 🍉数据隐私 🍈开源大模型的优势与挑战 🍍优势： 🍍挑战： 🍈闭源大模型的优势与挑战 🍍优势： 🍍挑战： 🍉商业应用 🍈开源大模型的优势与挑战 🍍优势： 🍍挑战： 🍈闭源大模型的优势与挑战 🍍优势： 🍍挑战： 🍉社区参与 🍈开源大模型的优势与挑战 🍍优势： 🍍挑战： 🍈闭源大模型的优势与挑战 🍍

Gen-AI时代不得不说极大降低了创作者和开发者的门槛，无论是线下Meetup还是线上各个沟通群充满了创新灵感，新颖的观点、最新的产品Demo、最热的用户反馈和改进建议都推进着技术的变革和落地节奏。去中心化团队快速构建组织，通过小步快跑的方式验证测试一个个平台和模型、验证一个个想法、构建一个个结合场景的应用。 英雄不问出处，我们发起的MumuLab以及参与的其他团队，大部分还都不知道现在是做什么

近期，国产大型人工智能模型Kimi频繁成为众多行业领袖讨论的焦点。这些来自不同领域的专家和领袖们，似乎都在对Kimi的性能和能力给予高度评价。在这两年国产AI模型的快速发展中，尽管市场上涌现出了许多新面孔，但真正能够在技术和应用上达到顶尖水平的模型并不多见。今天，我们就来深入探讨一下Kimi与GPT之间的竞争优势和独特之处。 Kimi官网：Kimi -帮你看更大的世界 1. Kimi的核心功能

CSS中浮动的主要目的有两种，一是为了实现文字绕排图片的效果，而是为了创建多栏布局。不得不说浮动浮动和清除是用来组织页面布局的一柄利剑，这柄剑的剑刃就是 float 和 clear属性。稍有不慎，剑走偏锋，页面就会变得满目疮痍，只有洞悉背后的玄机，方能游刃有余。   大家都知道浮动元素会脱离常规文档流，原来紧跟其后的元素就会在空间允许的情况下，向上提升到与浮动元素平起平坐。下面举例说明浮动布局以

朋友推荐了一把网易蜗牛读书，一直比较喜欢的网易的小清新范，随即下载体验一番。为养成阅读的好习惯，蜗牛读书每天赠送1小时免费读书，为此选了本有分量的书：吴晓波的《腾讯传》，书的副标题更是标注‘中国互联网公司进化轮’。花了三四天功夫读完，写篇总结发到书评中，那就顺手在这也发一次，万一有朋友通过此文也有兴趣读一读这本书呢。         马太效应在互联网界，表现的淋淋尽致。看似没什

link 随着传感器的数量越来越多，数据来源越来越多、规模也会越来越大，那这些多源异构数据如何在芯片之间、在各任务进程之间高效、稳定地传递，确保“在正确的时间，传递正确的数据，并确保数据抵达正确的地点”呢？   会有哪些信息在模块之间共享？如何将这些信息发送编码到消息中？如何将消息从一个模块传递到另一个模块？如何在接收到消息后解码？各个模块间的通信分别花了多长时间？   在OTA的时候，