《大模型领航者》电子书是由极客邦科技旗下InfoQ极客传媒策划，聚焦于AIGC和大模型的实际应用案例、部署和团队故事等内容。该书在2024年上半年发布，收录了超过20篇文章，包括QCon和AICon大会的热门演讲和对各行业领先企业的独家采访。内容分为“大咖视野”、“观点碰撞”、“应用案例”、“技术实践”与“AI测评室”五部分，涵盖了互联网产品、企业生产提效、医疗、教育等多个垂直行业，展现了大模型应用的潜力和实际案例。

书中还探讨了开源与闭源大模型的争议，认为开源模型在社区支持和技术创新方面具有潜力，但闭源模型可能因知识产权保护和商业秘密而获得优势。专家们提出，企业应根据商业场景选择成本和合规需求最适合的部署方式，并正确认识大模型的能力和局限。

在AI面试领域，随着技术的发展和人们对AI面试接受度的提高，AI面试系统开始广泛应用于校园招聘等场景，提供标准化的评估，考察面试者的胜任力、专业能力和语言能力。同时，面试者和招聘者都在利用AI技术来优化自己的面试体验，如使用Interview Dog等工具。

AI代码助手如GitHub Copilot正在改变编程界，提供代码建议和补全，提高开发效率。腾讯云产品专家汪晟杰提出，AI代码助手需要更好的上下文理解、代码推理能力、集成IDE、支持更多编程语言和框架，以及更高的安全性和可靠性。同时，他讨论了AI工具在训练过程中可能存在的数据泄露风险和应对策略。

在医疗领域，云知声AI Labs研发副总裁刘升平讨论了医疗大模型的商业化能力和行业应用场景的定制优化。他指出医疗大模型在导诊、预问诊等医院场景中的应用潜力，以及面临的挑战，如医生和患者的接受度、部署成本等。

图灵机器人COO郭家分享了公司在教育领域的经验，特别是使用大模型重构产品的历程。图灵机器人利用大模型技术，开发了AI口语老师、阅卷AI助理等产品，并在教育行业应用中取得了显著成效。

LLMOps作为新概念，关注大模型应用的开发和管理。百姓车联数据科学与数据平台高级总监张源源分享了LLMOps在车损互助案例中的应用，以及面临的挑战和解决方案。

快手AI平台大模型训练负责人刘育良分享了超大规模集群下大语言模型训练的挑战和解决方案。他讨论了训练引擎的定位、混合并行方案、以及针对长上下文场景的优化策略。

零一万物资深算法专家李谋讨论了大模型在推理过程中面临的算力挑战，以及如何通过张量并行、上下文并行等技术优化推理过程。

华为昇腾计算首席架构师王建辉分享了昇腾在大模型推理方向上的解决方案，包括软硬件架构和关键技术，并探讨了大模型推理的趋势和应用方向。

清华大学智能产业研究院副教授李鹏讨论了大模型智能体在处理开放环境不确定性与动态变化时的核心挑战，以及智能体技术发展趋势。

整体来看，《大模型领航者》电子书为读者提供了AIGC技术在不同行业应用的深入见解，并探讨了大模型技术的未来发展趋势和挑战。

来源：极客邦科技