闭源专题
20240621日志：大模型压缩-从闭源大模型蒸馏
目录 1. 核心内容2. 方法2.1 先验估计2.2 后验估计2.3 目标函数 3. 交叉熵损失函数与Kullback-Leibler（KL）损失函数 location：beijing 涉及知识：大模型压缩、知识蒸馏 Fig. 1 大模型压缩-知识蒸馏 1. 核心内容 本文提出在一个贝叶斯估计框架内估计闭源语言模型的输出分布，包括先验估计和后验估计。先验估计的目的是通
开源OR闭源，这是一个问题？|谁能引领未来
前言 在人工智能（AI）领域，大模型已经成为近年来最炙手可热的研究方向之一。这些庞大的模型通过海量数据训练，具备了强大的学习和推理能力，为自然语言处理、图像识别等领域带来了革命性的进展。然而，在大模型的发展道路上，开源与闭源两种模式并存，引发了业界的广泛讨论。本文将从多个角度探讨开源大模型与闭源大模型的优势与劣势，并尝试给出一个初步的判断。 一、开源大模型的崛起 近年来，随着深度学习技术的飞
深度求索DeepSeek-Coder-V2：打破代码智能闭源模型的障碍
DeepSeek（深度求索）成立于2023年，是一家致力于让AGI成为现实的中国公司。 DeepSeek-Coder-V2，这是一种开源专家混合 (MoE) 代码语言模型，它在特定于代码的任务中实现了与 GPT4-Turbo 相当的性能。具体来说，DeepSeek-Coder-V2 是通过 DeepSeek-Coder-V2-Base 使用来自高质量、多源语料库的 6 万亿个代币进行进一步预
开源大模型与闭源大模型浅析
引言 技术发展背景 早期语言模型 预训练与微调的范式 开源与闭源模型的兴起 当前的技术前沿 未来发展趋势 开源大模型的特点与优势 技术共享与创新加速 成本效益 社区驱动的发展 透明度和可审计性 促进教育与人才培养 灵活性和自定义 闭源大模型的特点与优势 商业运营与产品稳定性 专业化和定制化服务 成熟的商业模式 高度优化的性能 安全性和隐私保护 完整的用户支持
“开源与闭源：AI大模型发展的未来之路“
文章目录 每日一句正能量前言数据隐私开源大模型与数据隐私闭源大模型与数据隐私数据隐私保护的共同考虑结论 商业应用开源大模型的商业应用优势：开源大模型的商业应用劣势：闭源大模型的商业应用优势：闭源大模型的商业应用劣势：商业应用中的共同考虑：结论： 社区参与开源大模型的社区参与优势：开源大模型的社区参与劣势：闭源大模型的社区参与优势：闭源大模型的社区参与劣势：对行业发展的推动作用：结论：
开源还是闭源这是一个问题
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！ 文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。 文章目录 一、观点二、数据隐私三、商业应用四、社区参与 一、观点 对于AI模型的开源和闭源的选择，个人支持开源。 不管是什么技术，开源闭源都有各自的利弊，但个人的浅见就是开源更好。 以下分几个
开源与闭源 AI 模型：发展路径的比较与前瞻
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术点,如集合,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务,Netty 等常用开发工具系列:罗列
开源大模型与闭源大模型：谁将引领AI的未来？
前言 在AI领域，开源大模型和闭源大模型一直并存，各自有其独特的优势和挑战。下面，我们将从数据隐私、商业应用和社区参与三个方向，对这两种模型进行深入探讨。 一、数据隐私 开源大模型： 1. 透明度高： 开源大模型的代码和数据集公开，用户可以直接查看模型的内部结构、数据处理流程和算法细节。这种高度的透明度使得用户能够清晰地了解模型如何处理用户数据，从而增强了对数据隐私保护的信任。 2
AI智能体研发之路-模型篇（三）：中文大模型开、闭源之争
博客导读： 《AI—工程篇》 AI智能体研发之路-工程篇（一）：Docker助力AI智能体开发提效 AI智能体研发之路-工程篇（二）：Dify智能体开发平台一键部署 AI智能体研发之路-工程篇（三）：大模型推理服务框架Ollama一键部署 AI智能体研发之路-工程篇（四）：大模型推理服务框架Xinference一键部署 AI智能体研发之路-工程篇（五）：大模型推理服务
开源大模型与闭源大模型的未来展望
开源大模型与闭源大模型的未来展望 在人工智能领域，大模型的开发和应用正成为技术进步的重要标志。这些模型按照其开放程度，可以分为开源和闭源两大类。开源大模型和闭源大模型各有优势和局限，它们在数据隐私、商业应用和社区参与方面展现出不同的特点。本文将探讨这两种模式的未来发展趋势，并提出个人观点。 方向一：数据隐私 在数据隐私保护方面，闭源大模型通常提供更为严格的数据控制和安全保障。由于闭源模型的代
AI模型发展路径探析：开源与闭源，何者更胜一筹？
AI模型发展路径探析：开源与闭源，何者更胜一筹？ 在当今快速发展的人工智能领域，AI模型成为推动技术创新和应用落地的关键。而评价一个AI模型“好不好”“有没有发展”，往往会引向一个重要话题：开源与闭源这两条发展路径。两者各有利弊，那么对于这两条路径，到底哪一种更值得我们认真探讨和投资呢？ 开源路径：共建共享，创新源泉 开源AI模型指的是模型的源代码公开并允许用户自由访问、使用和修改。这种模式
AI模型抉择：开源VS闭源，谁主沉浮？
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
开源大模型与闭源大模型到底谁更强？
1、AI大模型的典型发展路径 1.1 开源大模型 开源大模型是指一种基于开源技术和大规模数据集构建的人工智能模型。这种模型的最大特点在于其开放性和可扩展性，主要体现在以下几个方面： 开放性：开源大模型是由社区或组织共同维护的，保证了透明、公正、开放的特点。用户可以自由地使用、修改和分享这些模型，这促进了AI行业的发展。可持续性：开源大模型的源代码是开放的，这使得社区可以持续地改进和更新模型。
啥？题目是认真的么？啥大模型开源还是闭源，这就是个驳论！
开源大模型与闭源大模型，你更看好哪一方？ 简介：评价一个AI模型“好不好”“有没有发展”，首先就躲不掉“开源”和“闭源”两条发展路径。对于这两条路径，你更看好哪一种呢？ 其实我认为2者之间压根没啥好纠结的！因为语文老师说 考试的时候，注意审题，审核！ 题目提取出来，就剩下，大模型，开源/闭源?->模型，开源、闭源？ 模型是什么？ 如果我没猜错的话，最近很火的AI，可以分为两部
AI发展的十字路口：开源与闭源的未来走向
开源大模型与闭源大模型，你更看好哪一方？ 在当今日益迅猛发展的人工智能行业中，“开源”与“闭源”无疑是影响AI模型发展走向的两大关键因素。开源AI项目，如TensorFlow、PyTorch等，已经在促进人工智能研究和实践方面发挥了巨大作用。与此同时，闭源AI模型，例如由大型科技公司开发的高度专业化的系统，同样在商业化和专业领域内显示出了其独特的优势。 开源AI模型：破冰前行的共创之船 开源，如
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型 前言 实际上关于开源or闭源，一直以来都是颇有争议的话题，人们争执于数据的隐私性和共享性，到底哪一方能获得的收益更大。而对于开源与闭源哪个更好实际上也就是说是隐私更好还是公开更好。 是想要共享这个世界？还是想要独自打怪升级？ 这取决于你自己。 但是基于AI和全球化进程的权衡，往往有时候你不得不在遵循自己的同时顺应时代的潮流，
开源大模型与闭源大模型：谁主沉浮？
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 🍍
AI模型发展之路：开源还是闭源？
AI模型发展之路：开源还是闭源？ 开源路径优势：发展前景： 闭源路径优势：发展前景： 一、自动化内容生成文章生成技术原理应用场景 视频生成技术原理应用场景 音频生成技术原理应用场景 二、内容分发与推广智能推荐系统技术原理应用场景 内容自动化分发技术原理应用场景 数据驱动的内容优化技术原理应用场景 三、内容分析与优化内容主题识别技术原理应用场景 内容质量评估技术原理应用场景 用户行为分析技
能否基于openjdk开发闭源软件
OpenJDK的开源协议，闭源没问题 关于Open JDK的开源协议问题，在知乎上也遇到过好多次了，解释了不下三次，原本以为是有一定技术基础的人类，居然也搞不太明白这个协议，那就专门开一个专栏文章解释一下吧 JDK 11之前的Oracle JDK也就是我们日常去下载的那个JDK，以及Open JDK，用的都是GPL with Classpath Exception协议，而Oracle JDK在
大模型开源与闭源：优势与挑战
随着人工智能技术的快速发展，大模型已成为许多领域的关键驱动力。但关于大模型的开源与闭源问题，一直存在争议。本文将深入探讨大模型开源与闭源的优势与挑战，帮助您更好地理解两者的优劣。 一、大模型开源的优势 1. 社区驱动的创新：开源大模型允许全球范围内的开发者共同参与，集思广益，推动模型的持续创新。这种社区驱动的模式有助于加速技术的发展，提高模型的质量和性能。 2. 技术的共享和交流：开源大模型
Linux应用程序开发笔记：搭建Mali400/450-OpengGL ES开发环境（闭源模式）
简介 OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。这个接口由近350个不同的函数调用组成，用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。而另一种程序接口系统是仅用于Microsoft Windows上的Direct3D。OpenGL常用于CAD、虚拟实境、科学可视化程序和
【布客技术评论】大模型开源与闭源：原因、现状与前景
在人工智能领域，大模型的开源与闭源一直是一个备受争议的话题。近期，某大厂厂长说了“开源模型永远超不过闭源模型”，结果，脸书就发布了开源模型Llama3，超过了OpenAI 的闭源模型 GPT4。本文将探讨大模型开源与闭源的原因、当前状况以及未来前景，以期为读者提供深入的理解和分析。 算力稀缺性的考量 算力，作为人工智能领域的核心资源，对于大模型的训练和应用至关重要。当算力稀缺时，开发者往往倾向
为什么世界上有那么多开源，明明闭源可卖很多钱的，为什么还要开源？
开源软件和闭源软件都有各自的优点和特点。开源不仅仅是一个技术问题，更是一种思维方式和合作的模式。以下是一些选择开源的原因： 共享和合作：开源允许我们与全球的开发者共享我们的创新，并从他们的贡献中受益。开源项目通常会有一个活跃的社区，这些社区成员会帮助改进开源软件，修复 bug，开发新特性，以及提供支持。 透明和可控：开源意味着源代码对所有人开放，任何人都可以查看，修改和扩展。这提供了很大的透
【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 —Account Kit
1.问题描述 实时验证和非实时验证的区别是什么？ 解决方案 相同点： “手机号快速验证”和“实时验证”都是为了向用户发起获取手机号信息的请求。最终目的都是为了获取到手机号。这两种获取方式都需要完成“获取您的手机号”的Scope权限申请。 区别： 实时验证手机号：每次调用都会拉起授权页并对手机号进行验证，无论原先是否已获取到用户授权，在用户授权并验证手机号后，返回临时登录凭证Author
Day12：信息打点-Web应用源码泄漏开源闭源指纹识别GITSVNDS备份
目录 开源-CMS指纹识别源码获取方式 闭源-习惯&配置&特性等获取方式 闭源-托管资产平台资源搜索监控 思维导图 章节点 Web：语言/CMS/中间件/数据库/系统/WAF等 系统：操作系统/端口服务/网络环境/防火墙等 应用：APP对象/API接口/微信小程序/PC应用等 架构：CDN/前后端/云应用/站库分离/OSS资源等 技术：JS爬虫/敏感扫描/目录爬虫/源