Grok-2
的推出，以及其在多个领域的应用前景，标志着
LLM
技术的又一重要里程碑
。
这次我邀请了沃恩智慧联合创始人
Kimi老师
，为大家
在25号晚8点
，给大家解读
Grok的起源和背景、技术深度解析、
Grok的应用场景、
多模态能力展示
、
开源社区和未来展望
。
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领大模型论文700篇
Grok模型拥有3140亿个参数，是迄今为止参数量最大的开源模型，这使得它在处理复杂任务和生成高质量文本方面具备了更强的能力
；Grok模型采用了混合专家（MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个子模型（专家），并在处理不同任务时激活相应的专家，从而实现了在保持模型性能的同时降低计算成本 。Grok是一个多模态模型，它不仅在处理文本方面表现出色，还能理解和处理广泛的视觉信息。Grok与X平台（原Twitter）的深度整合，使得Grok能够提供更加个性化和实时的服务，这也是其成为热点的原因之一。
目前国内已备案的大模型公司就达183家，马斯克也在田纳西州孟菲斯的xAI 新超级计算工厂启动了一个功能更强大的超级计算机集群。
紧追大时代的必要之一就是了解背后的技术逻辑，这也是我邀请kimi老师来讲解Grok的原因。
本次课程大纲：
1.Grok的起源和背景
2.Grok技术深度解析
3.Grok的应用场景
4.多模态能力展示
5.开源社区和未来展望
立即预约25日晚8点直播
大型语言模型（
LLM
）的发展呈现出多方面的进展，
在技术层面，
LLMs
正在向多模态能力发展，例如
OpenAI
的
GPT-4
和
Google
的
Gemini
模型，这些模型可以解释文本以及其他媒体格式。
LLMs也
在被更深入地集成到企业工作流程中
，例如客户服务、人力资源以及决策工具。同时，对于伦理
AI
和偏见缓解的关注也在增加，公司越来越重视在
LLMs
的开发和部署中实现伦理
AI
和偏见缓解。
LLMs
的发展正朝着更大规模、更专业和更安全的方向发展，同时也在探索如何更好地集成到各种业务流程和应用中。
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对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重要
对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手
，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！
但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单
，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！
还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。
很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。
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