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大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务通用的时序分析模型，展现出大模型特有的泛化性与可扩展性
来自微软、MIT等机构的学者提出了一种创新的训练范式，攻破了大模型的推理缺陷。他们通过因果模型构建数据集，直接教模型学习公理，结果只有67M参数的微型Transformer竟能媲美GPT-4的推理能力。
马斯克说到做到开源Grok-1，开源社区一片狂喜。但基于Grok-1做改动or商用，都还有点难题： Grok-1使用Rust+JAX构建，对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。
扩散模型，迎来了一项重大新应用——像Sora生成视频一样，给神经网络生成参数，直接打入了AI的底层！
距离上次推出的 v0.4.0 大版本的三周后，我们又再次迎来了重大的更新 — v0.5.0！在这个最新版本中，我们隆重推出了 AI Agent 能力。
不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。