请用简单易懂的语言讲一下pre-training

在大模型推理中，Prefill 是一个阶段。在这个阶段，首先会把用户的输入 prompt 通过并行计算，产生每个 Token 对应 Self Attention 的 KeyValue，并将其存储在 KV Cache 中，供 Decoding 阶段产生每个 Token 时计算 Self Attention 时使用。这个阶段每个 Token 的 KeyValue 可并行计算，模型运行一次能输出多个 Token 的 KV，所以 GPU 利用率高。而 Decoding 阶段根据用户 Prompt 生成后续内容，但模型运行一次只能产生一个 Token，所以无法有效利用 GPU 的并行计算特长，资源利用率不足。资源利用率的差异导致了输出阶段成本高，这也是大模型一般输出价格是输入价格 3 到 4 倍的原因。

大模型推理 preview 通常指的是一种新的大模型功能或特性。以 OpenAI 的 o1preview 为例： 它引入了更高级的思维链（CoT）技术，能够让模型展现更完整的推理过程，从而更好、更稳健地推理出最终结果，增强了对越狱攻击等的抵御能力。 带来了自我反思与错误修正能力，这在教学场景等方面具有重要价值。 但也存在一些问题，如 CoT 技术目前并不十分成熟，出于安全考虑，OpenAI 隐藏了模型的思考过程；复杂问题的思考过程较长，速度偏慢；新模型的使用条数少，冷却时间长。 不过，随着推理模型准确率的不断攀升，其应用前景广阔，能覆盖更多行业和高精尖业务，为 AI 领域带来新的活力和希望。

The environment is of vital importance. It provides us with clean air, water, and food. Preserving it ensures the survival of various species and maintains ecological balance. It also offers beautiful landscapes for us to enjoy. We should take responsibility and act now to protect our environment for future generations.

以下是一些适合大学生做 presentation 的人工智能 app： 1. Grammarly、Orchard（https://orchard.ink/）和 Lex（https://lex.page/~）：帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. Tome（https://beta.tome.app/）和 Beautiful.ai（https://www.beautiful.ai/）：协助创建演示文稿。 3. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 4. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，通过输入简单的文本描述生成专业的 PPT 设计，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 5. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 6. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐您阅读以下两篇市场分析文章： 1. 《》 2. 《》

Handle, address, and tackle are all verbs that have similar meanings but with some subtle differences. Handle means to deal with or manage a situation, object, or task. For example, "She handled the difficult customer with patience." Address often implies focusing on and trying to solve a particular problem or issue. For instance, "The government is addressing the issue of climate change." Tackle suggests taking on a challenging or difficult task or problem with determination and direct effort. An example would be, "He tackled the math problem headon." In summary, while they are similar, the choice of which word to use depends on the context and the specific nature of the situation being described.

微软 AI 初学者入门课程不包括以下内容： 1. 人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息，可以考虑学习以下两个微软的课程：《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 2. 经典机器学习。这在我们的《》中有详细介绍。 3. 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用。如有需要，我们建议你从以下微软课程开始学习：《》等。 特定的机器学习云框架，例如》。 对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《了解更多详情。 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）。关于这一点，我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能| |||||||| |81|下厨房口味调整功能|AI 菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味|下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用 AI 分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等| |82|英语流利说纠错功能|AI 语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误|英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习| |83|豆瓣电影剧情分析工具|AI 电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|数亿美元|分析电影剧情，提供深度解读|豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析，为用户提供剧情解析、主题探讨等内容| |84|腾讯文档分类功能|AI 办公文件分类系统|数据分析、机器学习|数亿美元|自动分类办公文件，方便管理|腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类，如合同、报告、方案等，提高文件管理效率| |85|美丽修行定制方案功能|AI 美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用 AI 定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序| |91|游戏内商城推荐功能|AI 游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具|在一些游戏中，利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度，为玩家推荐合适的游戏道具，如武器、装备等| |92|彩云天气分时预报|AI 天气预报分时服务|数据分析、机器学习|数亿美元|提供精准的分时天气预报|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报，帮助用户更好地安排出行和活动| |93|医渡云病历分析系统|AI 医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|分析医疗病历，辅助诊断|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议| |94|讯飞听见会议总结功能|AI 会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|数亿美元|自动总结会议发言内容|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理| |95|书法临摹软件|AI 书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价| |7|AI 简历优化工具|超级简历优化助手|自然语言处理|数亿美元|帮助用户优化简历提高求职成功率|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议| |8|酷家乐|AI 室内设计方案生成|图像生成、机器学习|数十亿美元|快速生成个性化室内设计方案|酷家乐允许用户上传户型图，通过 AI 生成多种设计方案| |9|Amper Music|AI 音乐创作辅助工具|机器学习、音频处理|数亿美元|协助音乐创作者进行创作|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲| |10|松果倾诉智能助手|AI 情感咨询助手|自然语言处理、情感分析|数亿美元|提供情感支持和建议|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询| |11|小佩宠物智能设备|AI 宠物健康监测设备|传感器数据处理、机器学习|数十亿美元|实时监测宠物健康状况|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等，提供健康预警| |12|马蜂窝智能行程规划|AI 旅游行程规划器|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|根据用户需求生成个性化旅游行程|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线|

很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。

TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。

AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。

DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头，原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益，在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力，能够突破传统思维，专注于技术研发和创新，不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样，凭借独特的理念和专注的投入，实现了令人瞩目的成果。

以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图： 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm（largelanguagemodel，大语言模型），例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型，即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层（应用层） 用户实际看到的地方。 此外，在翻译场景中： 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性，基于规则和统计模型，常常出现死板和字面化的结果，尤其在遇到多义词、习语或文化差异时，翻译往往不自然，且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后，通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中： 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时，需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

ComfyUI 和 SD（Stable Diffusion）主要有以下区别： 1. UI 界面：SD WebUI 的 UI 更接近传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，除输入框外，还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流，从左到右依次运行；SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性：ComfyUI 具有更高的自由和拓展性，可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点；SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现：从功能角度看，两者提供的功能本质相同，但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。

很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！

以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议： 1. 可以是烟花绽放的那一刻，绚丽多彩照亮夜空。 2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻，充满温馨与感动。 3. 是运动员冲过终点线的那一刻，展现胜利的喜悦。 4. 是孩子第一次学会走路的那一刻，充满成长的惊喜。 5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻，浪漫而甜蜜。 比赛相关要求： 1. 主题：以“The Moment”为主题进行创作。 2. 数量限制：每人不限视频数量。 3. 提交时间：12 月 31 日 21:00 前。 4. 参赛文件：16:9 格式，不长于 10 秒，30FPS 以上，不含剪辑。 5. 作业方式：不限。 6. 工具要求：使用可灵 AI（https://kling.kuaishou.com/）。 7. 视频要求：带可灵水印。 8. 参与方式：在指定时间发布作品，可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。 9. 奖项设置：金奖 5000 元+5800 灵感值；银奖 3000 元+2700（2200+500）灵感值；铜奖 2000 元+1000 灵感值；入围 500 元×40；人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。 10. 注意事项：不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定，提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途，主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

很抱歉，目前没有适合企业办公管理人员的中文 AI 提示词教程相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架来创建这样的教程： 一、引言 介绍 AI 提示词的重要性和在企业办公中的应用场景。 二、基础概念 1. 解释什么是 AI 提示词。 2. 举例说明简单的提示词示例。 三、提示词的构建原则 1. 清晰明确 避免模糊和歧义。 具体描述需求。 2. 完整性 包含必要的信息。 不遗漏关键细节。 四、不同场景下的提示词应用 1. 数据分析与报告 如何获取准确的数据分析结果。 生成清晰的报告提示词技巧。 2. 项目管理 安排任务和跟踪进度的提示词。 协调团队的有效提示词。 3. 客户服务 快速解决客户问题的提示词。 提供满意答复的提示词要点。 五、实践与练习 让学员自己尝试构建提示词，并进行分享和讨论。 六、总结 回顾重点内容，鼓励学员在实际工作中应用。 您可以根据以上框架，结合具体的案例和生动的语言，来丰富和完善这份教程，使其满足您的需求。