结束语｜站在 LLaMA 3 的肩头，共赴 AGI

1. 本季专栏围绕大模型和 AI 技术的新发展，探索了“草莓模型”与后推理技术、AI搜索产品的全面开花、多智能体技术的快速发展以及多模态技术&具身智能技术等重要议题。 2. 重点关注了 RAG（检索增强生成）技术，深入探讨了如何让大模型贯穿数据检索的每一个环节，以及如何打造属于自己的 AI 搜索产品。 3. 探讨了多智能体技术的快速发展，详细剖析了多智能体技术的背后逻辑，帮助读者更好地理解和应用智能体技术。 4. 讨论了大语言模型发展的瓶颈问题，以及如何通过整合视觉信息来扩展模型的能力，使其在理解能力和应用场景上有了突破。 5. 强调了开源技术的重要性，特别关注了 LLaMA 模型的应用与设计，以及对开源技术学习的态度和选择的重要性。 6. 提出了在选择开源技术进行深度学习时，不仅要关注其是否“有趣”，更要关注其是否“有用”，并强调了 LLaMA 系列模型作为一个既“有趣”又“有用”的优质选择。 7. 预告了一个名为“”的项目，托管在作者的 GitHub 上，旨在帮助读者在课程结束后继续学习和参与到开源社区的贡献中。 8. 本季专栏特别注重开源技术的实践，希望帮助读者逐步突破技术边界，将大模型技术融入到自己的技能体系中，从而在实际应用中不断精进。