Moonshot
AI
介绍
公司介绍 • 北京⽉之暗⾯科技有限公司（Moonshot
AI）是⼀家专注于通⽤⼈⼯智能领域的公司。公司致⼒于 寻求将能源转化为智能的最优解，通过产品与⽤⼾共创智能，实现普惠AI。
• 成⽴时间：2023年3⽉1⽇
• 产品 ◦ Kimi
智能助⼿（⽹⻚版：kimi.ai、App和⼩程序搜索“Kimi智能助⼿”即可），发布时间
2023年10⽉9⽇
2023年10⽉9⽇
◦ Moonshot
AI
开放平台（公测中
https://platform.moonshot.cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合创始⼈周昕宇和吴育 ⼤模型⽅⾯。团队成员发明了RoPE相对位置编码，是Meta
LLaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；发明了
Transformer-XL，是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；曾 与

AI in the Enterprise Lessons from seven frontier companiesContents A new way to work 3 Executive summary 5 Seven lessons for enterprise AI adoption Start with evals 6 Embed AI into your products models 13 Get AI in the hands of experts 16 Unblock your developers 18 Set bold automation goals 21 Conclusion 22 More resources 24 2 AI in the EnterpriseA new way 
 to work As an AI research and do their best work with sophisticated, complex, interconnected workflows and systems. We’re seeing AI deliver significant, measurable improvements on three fronts: 01 Workforce performance Helping people

cooperatively fetch dependent data out_channel WwWly, pm Bly zx) https://docstvm ai/ PVR TOPI Alibaba ALLabs 阿里巴巴人工智能实验室 Blocking Splits the workload into thread blocks (work

2025!3" Manus AI!Agent"#$ChatGPT%& #$% SAC NO. S0570519080006 | SFC NO. BQZ938 &'( SAC NO. S05701220801381 !"#$%&'() !"#$ • !"#$%&'()*AI+!"#$,-./012334%&'(56789:;<=>?@A BC%&'() • DEFGHI)*DEFGJKH abcde&fghi=>.gjklmno5pqLr?E=PstOuv5w%xyabz {|L}=>~}m•O2€.jk• • ‚ƒc„…†Agent…‡ˆAGIO‰Š‹Œ•1 Manus AI!"#$%&'Agent3 Manus AI%&'() • Manus !"#$%&'()*+,-./012345-6708,9):;<=>Manus ?@A+'BCDEFGHIJK,LMN OPQMR<"S>TUVWXY3 "#$%Bloomberg*&'()4 Manus AI%*+,- !"#$%Bloomberg*&'()5 Manus AI%./01 • GAIA !"#%‡•ž$% AI Ÿ G¡¢ž£,¤¥-UL6¦§¨©ª«Level 1cLevel 2cLevel 3¬G-•>Manus AI L®‰¯# §¨©ª°±²³{´µG SOTA œ=> • Manus AI ¶·fgG$%JKA+)€,¸¹!Lº»JK«Level

普通人学 AI 指南 作者：郭震 日期：2024 年 6 月 8 日 Contents 1 AI 大模型基础 4 1.1 AIGC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 AGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.2 单位 B 和 T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 AI 工具梳理 6 2.1 问答 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.1 ChatGPT . . . . . . . . . . 8 2.2.6 Midjourney . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 AI 视频工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 Sora (OpenAI 公司) . . . .

KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台 如何助⼒力力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - com/caicloud/cyclone Cyclone 技术架构 云原⽣生 CI/CD 引擎 设计 - 云原⽣生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - ⽀支持 AI ⼯工作流 运⾏行行 AI 应⽤用 KUBEFLOW 的应⽤用 • Kubeflow 社区的联合创始⼈人 • kubeflow/tf-operator • 定义 TFJob Spec (CRD) ⽀支持分布式 TensorFlow 任务 KUBEFLOW 之上 • 借⼒力力容器器平台提供⽣生产级的集群资源管理理 • ⼯工作区隔离与共享 • 数据、模型、环境、应⽤用等 • 全⾯面⽀支持 AI ⼯工作流 • 探索开发 • 线上运⾏行行 关注并回复 kubecon18 P7 展台

understanding, text generation, vision understanding, audio understanding, tool use, role play, playing as AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord OOM 问题。这也是为什么您发现一个大型语言模型服务总是占用大量内存的原因。 1.11 SkyPilot 1.11.1 SkyPilot 是什么 SkyPilot 是一个可以在任何云上运行 LLM、AI 应用以及批量任务的框架，旨在实现最大程度的成本节省、最 高的 GPU 可用性以及受管理的执行过程。其特性包括： • 通过跨区域和跨云充分利用多个资源池，以获得最佳的 GPU 可用性。 • 把费用降到最低——SkyPilot

`University of Massachusetts Amherst Powered by AI:
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云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna：边云协同AI框架 02 Sedna-GM：K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 应用对实时性、准确性和强交互性的需求 devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能

Layers: A New Era for Scalable Analytics, Search, and AI v 1.1Table of Contents Introduction 1. The Interconnection of Analytics, Search, and AI 2. What is a Real-Time Unified Data Layer? 3. Why Do experiences and ensure performance. 32. The Interconnection of Analytics, Search, and AI Analytics, search, and AI are deeply interconnected in how they process, interpret, and extract value from data information, enhancing discoverability, accelerating decision-making, and improving operational efficiency. AI acts as the intelligence layer, optimizing both search and analytics by making them faster, smarter