1. 知识蒸馏：大模型智慧的密码
知识蒸馏技术通过训练学生模型来模拟教师模型的行为，从而学会捕捉教师模型中的关键知识。这种方法可以将复杂的大模型转化为更小巧简洁的版本，同时保持其核心知识和能力。例如，DistilBERT 和 TinyBERT 是针对BERT模型的知识蒸馏方法，它们在压缩模型的同时提升了自然语言处理任务的性能。
2. 智元GO-1大模型：职场萌新的百变风采
智元启元大模型Genie Operator-1（GO-1）基于ViLLA架构，融合了VLM和MoE的优势。它能够结合互联网视频和真实人类示范进行学习，增强对人类行为的理解，并在小样本条件下快速泛化到新场景、新任务。
3. LLaVA：多模态智能黑盒的解锁者
LLaVA模型通过“模型看模型”的方法，成功解读了数十万神经元的秘密。这种方法使得我们能够理解多模态大模型中每个神经元的作用，从而更好地理解多模态智能的产生机制。
4. AI语言模型：秘密武器的掌握
大型语言模型（LLMs）通过大量的文本数据训练，能够理解和生成人类语言。LLMs可以分为基础LLM和指令调整LLM，它们在机器翻译、情感分析、摘要等任务中表现出色。
5. 大模型落地实战场景全攻略
《解锁AI力量：大模型落地实战场景全攻略》一书系统梳理了AI的发展脉络，以丰富的案例和通俗的语言深入剖析AI落地的核心问题。书中重点阐释了如何提升领导干部AI素养、巧用AI提升治理实践能力、用AI打造超级个体、实现个人能力跃升和职业优化等。
6. AI大模型Prompt提示词工程
Prompt提示词工程是设计合适的问题或指令，以引导AI模型生成高质量的输出。通过精心设计的提示词，可以提高AI的响应质量，增强人机交互的自然性，拓宽AI应用范围。
7. 生成式AI与机器人：未来汽车智造的秘密
生成式AI与机器人的结合，使得机器人大脑与创造力得以提升。通过摄像头实时构建地图，并自主规划行程路径，生成式AI赋予机器人强大的智能。
8. DeepSeek-R1大模型微调：解锁专属AI的秘密
DeepSeek-R1大模型通过微调，挖掘出模型更深层次的潜力，使其在复杂多样的实际应用场景中展现出更加出色的表现。微调有助于提高模型的实用性和可靠性，推动AI技术在各个行业的深度应用。