原创AI技术博客

OpenAI在3月15日发布了一个最新的GPT-3和Codex的版本，这个版本最大的能力就是可以在已有的文本上插入或者编辑新的内容。而不是续写已有的文本。这个能力最大的应用就是重写已有文本，或者用来重构代码。

Grok Imagine 是一个由 xAI 开发的创新功能，集成到 Grok AI 聊天机器人中，旨在让用户能够从文本和视觉命令快速生成图像和视频。Grok Imagine最大的特点是能够生成长达 15 秒的视频，带有同步音频，使其成为 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 3 等工具的直接竞争者。此外，它还包括一个“Spicy”模式，允许生成成人或显式内容，这一点引发了伦理和潜在误用的争议。

昨天，卡地夫大学的NLP研究小组CardiffNLP发布了一个全新的NLP处理Python库——TweetNLP，这是一个完全基于推文训练的NLP的Python库。它提供了一组非常实用的NLP工具，可以做推文的情感分析、emoji预测、命名实体识别等。

The AI Index报告是斯坦福大学发布的人工智能发展研究报告。最早的报告开始于2017年，每年一个版本，主要是总结过去一年人工智能的发展情况。2023年斯坦福The AI Index已经在近日发布。相比较之前的报告，今年的报告新增对Foundation模型的分析。让我们看看斯坦福大学如何总结2022年人工智能领域的发展情况。

人工智能指数是斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)）联合学术界、工业界的专家一起发布的人工智能相关的发展报告。2022年度AI指数报告在近几日发布。

阿里巴巴刚刚开源了第三代千问大模型，Qwen3系列包含了8个不同参数规模的大模型，最大达到2350亿参数规模，最小仅6亿参数规模。本次发布的Qwen3系列是推理大模型和常规的大模型混合版本，即Qwen3可以根据输入问题的情况自动选择是否进行推理。

随着安全隐私被大家所重视，网站开启HTTPS访问已经是不可阻挡的趋势。HTTPS协议就是借助SSL/TLS证书实现http的加密传输的协议（HTTP Over SSL/TLS）。本文将记录如何使用第三方库申请Let's Encrypt证书，并在tomcat中开启相关的功能。

近几年语言模型的发展速度很快，各种大语言预训练模型的推出让算法在各种NLP的任务中都取得了前所未有的成绩。其中2017年谷歌发布的Attention is All You Need论文将transformer架构推向了世界，这也是现在最流行的语言模型结构。威斯康星大学麦迪逊分校的统计学教授Sebastian Raschka总结了6中Language Transformer的使用方法。值得一看。

今天，HuggingFace官方宣布了Transformers最大胆的功能：Transformers Agents。这是继AutoGPT开创性发布之后，AI Agent被业界接受的另一个重要的里程碑。

介绍如何使用git下载远程、更新远程项目到本地，提交本地更改到远程

大多数编程领域的大模型应用都是单行代码补全或者单个函数生成的方式。完整的程序生成依然面临较大的挑战。而现在，一个初创企业直接发布了一个AI软件工程师，可以直接作为一个程序员来接受用户需求和反馈，独立完成编码和应用上线功能。这就是Cognition发布的全球首个AI软件工程师Devin。

今天，吴恩达在推特上宣布和OpenAI、LangChain以及Lamini三家公司共同推出了3门短视频课程，分别是《使用ChatGPT API构建系统》、《基于LangChain的大语言模型应用与开发》和《Diffusion模型是如何工作的》。三门课程都是1个小时的短视频课程，而且配有详细的Jupyter Notebook使用方法。

通义千问是阿里巴巴开源的一系列大语言模型。Qwen系列大模型最高参数量720亿，最低18亿，覆盖了非常多的范围，其各项评测效果也非常好。而昨天，Qwen团队的开发人员向HuggingFace的transformers库上提交了一段代码，包含了Qwen2的相关信息，这意味着Qwen2模型即将到来。

Batch Normalization（BN）是一种深度学习的layer（层）。它可以帮助神经网络模型加速训练，并同时使得模型变得更加稳定。尽管BN的效果很好，但是它的原理却依然没有十分清晰。本文总结一些相关的讨论，来帮助我们理解BN背后的原理。

几个小时前SemiAnalysis的DYLAN PATEL和DYLAN PATEL发布了一个关于GPT-4的技术信息，包括GPT-4的架构、参数数量、训练成本、训练数据集等。本篇涉及的GPT-4数据是由他们收集，并未公开数据源。但是内容还是有一定参考性，大家自行判断。

阿里巴巴最新开源了320亿参数的大语言模型Qwen1.5-32B，这个模型在各项评测结果中都略超此前最强开源大模型Mixtral 8×7B MoE，比720亿参数的Qwen-1.5-72B模型略差。但是一半的参数意味着只有一半的显存，这样的性价比极高。

开源大语言模型经过一年多的发展，终于有一个模型可以在权威榜单上击败GPT-4的较早的版本，这就是CohereAI企业开源的Command R+。这是一个开源但是不允许商用的模型，参数规模达到1040亿，也是目前为止开源参数规模最大的一个模型。

Gemma系列大模型是Google开源的一系列轻量级的大模型。就在刚才（2025年3月12日），Google开源了第三代Gemma系列大模型，共包含4个不同参数规模版本，第三代的Gemma 3系列是多模态大模型，即使是最小的10亿参数规模的Gemma 3-1B也支持多模态输入。

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