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本文目录一览：
- 1、【温馨提示】AI加速功能介绍,效果图渲染提效高达40%以上!!
- 2、星标破10万!Auto-GPT之后,Transformer越新里程碑
- 3、DeepSeek的技术流搞钱项目来了
- 4、成立未满一年,融资超10亿美金,AI新秀“月之暗面”到底有多牛?_百度...
- 5、开源的大语言LLM模型都有哪些
【温馨提示】AI加速功能介绍,效果图渲染提效高达40%以上!!
经过AI加速后的作业渲染时长为60分钟，正常渲染费用为0.03*60=80元，加上额外的20%加速费用，最终费用为0.03*60*（1+20%）=16元。在前台和客户端展示的费用为16元，其中包括了加速费用0.36元。
星标破10万!Auto-GPT之后,Transformer越新里程碑
1、这一里程碑的达成，不仅让开发者和社区成员为之振奋，也引发了关于Transformer与其他领先技术如Auto-GPT的比较讨论。Auto-GPT在GitHub上的星标数已超过13万，与Transformers形成鲜明对比。这不仅反映了Transformer在特定领域内的影响力，也彰显了其在AI社区中的独特地位。
2、Transformers库在GitHub上星标破10万，标志着Transformer模型的影响力和受欢迎程度达到了前所未有的高度。这一里程碑的意义主要体现在以下几个方面：广泛影响力：自2017年谷歌团队提出Transformer架构以来，它不仅在NLP领域取得了巨大成功，还成功跨界至其他领域，成为AI界的宠儿。
3、就在今天，Transformers库在GitHub上星标破10万大关。这一里程碑标志着Transformer的影响力和受欢迎程度达到了前所未有的高度。
DeepSeek的技术流搞钱项目来了
对于DeepSeek的技术流搞钱项目，我认为应该更加注重技术门槛和产品交付。虽然有人整理出来课程可以省去自己摸索的时间，但线上好的老师不好找，且知识付费赛道一直存在“割韭菜”的现象。因此，我更倾向于围绕DeepSeek的开源做工具型产品，这样可以解决客户的问题，同时也有技术门槛，好交付，有壁垒，才能持续运转。
个人选择理由 作为一个对技术有较高要求且经常需要处理代码和长文本的用户，DeepSeek的代码能力和长文本支持能力对我来说至关重要。同时，DeepSeek的高性能和未来可能开源的潜力也让我对其充满期待。虽然其界面偏极客风，但对我来说这并不是问题，因为我更注重AI的实际能力和性能表现。
用AI读源码：粘贴GitHub项目链接，让AI总结代码结构和核心模块。自动化部署：提问如何用Docker快速部署Spring Boot项目到阿里云ECS，AI会给出完整流程。文献速读：上传PDF论文，用AI提取摘要、研究方法和结论。结语 AI是助手，不是答案。
操作要点：从平台转向独立站，利用数据挖掘客户需求，降低佣金和手续费成本。“黑镜”AI技术流：代表案例：利用ChatGPT4o（或更先进的Deepseek）重构选品逻辑，提高转化率。操作要点：运用AI技术进行深度思考和创新，优化选品和营销策略。
成立未满一年,融资超10亿美金,AI新秀“月之暗面”到底有多牛?_百度...
1、成立未满一年，融资超10亿美金的AI新秀“月之暗面”确实展现出了非凡的实力和发展潜力。月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，在成立不到一年的时间内，就完成了新一轮超10亿美元（当前约合72亿人民币）的融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里等中国头部企业。
2、AI初创公司“月之暗面”成立仅一年，就完成了总额超10亿美元的融资，投资方包括中国头部企业如红杉中国、小红书、美团、阿里等。这是国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。月之暗面估值已达约25亿美元，成为国内大模型领域的头部企业之一。
3、月之暗面（Moonshot AI）这家成立于2023年4月的初创企业，在不到一年的时间内便完成了超10亿美元的融资，估值迅速攀升至25亿美元。这一轮融资的成功，不仅彰显了市场对月之暗面技术实力和发展前景的高度认可，也为其在人工智能领域的进一步拓展奠定了坚实的基础。
4、融资情况：月之暗面在成立不到一年的时间内，就完成了多轮融资，包括天使轮融资、A轮融资以及最新一轮超过10亿美元的融资。投资方包括红杉中国、真格基金、小红书、美团、阿里等众多知名资本，投后估值达到25亿美元。产品表现：月之暗面的主要产品KIMI智能助手在市场上表现出色，访问量增速迅猛，口碑良好。
5、对标Deepseek！月之暗面Moonlight-16B详尽分析 模型背景与开发团队 Moonlight-16B由Moonshot AI开发，这是一家成立于2023年，总部位于中国北京的AI公司。Moonshot AI以开源和开放科学为核心理念，致力于推动人工智能的发展。
开源的大语言LLM模型都有哪些
1、BLOOM 简介：由Hugging Face和全球70多个国家的志愿者共同开发的自回归LLM。参数规模：拥有1760亿参数。特点：能够以46种语言和13种编程语言提供连贯、准确的文本生成。应用场景：多语言文本生成、自动编程、内容创作、数据分析等。BERT 简介：谷歌在2018年推出的一款开源LLM。
2、Mistral 8x7B 简介：Mistral 8x7B基础模型由Mistral AI于2023年12月推出。特点：采用开放权重，是一种优秀的专家模型稀疏混合（SMoE）。在许多参数较小的基准测试中性能优于Llama 2和GPT 5。支持多种语言，包括英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。
3、BLOOM：由Hugging Face和BigScience Workshop合作开发的开源LLM，但后来被LLaMA模型取代。其指令微调版本为BLOOMChat，支持多语言和HuggingFace聊天界面。CerebrasGPT：由Cerebras公司开发，基于Chinchilla定律，展示了其WaffleScale技术。Dolly：使用Databricks平台训练的LLM，经过微调后在Alpaca数据集上表现有所提升。
4、Ziya：由IDEA-CCNL研发的中文大模型，可在Hugging Face上访问：https：//huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1。Aquila：智源研究院研发的中文大模型，可在Hugging Face上访问：https：//huggingface.co/qhduan/aquilachat-7b。
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