【愚公系列】《AI+直播营销》031-主播的选拔和人设设计（打造圈粉的主播人设）

【Datawhale】大模型基础与量化微调-t2

GPT-2 有 15 亿参数，比原 GPT 大了 10 多倍，在受测的 8 个语言模型数据集上拿了 7 个 SOTA，采用 **零尝试迁移配置（zero-shot transfer setting）**不需要任何任务微调。175B的参数将GPT3展示出强大的上下文学习能力（In-context Learning），即在推理阶段，不需要更新模型权重，仅凭输入提示中给出的少量示例，就能理解并完成任务。

AI模型监控与可观测性：实时追踪性能衰减、数据漂移与生成内容安全

**AI模型在生产环境中会随时间出现性能衰减和数据漂移，导致推荐过时、误报率升高等问题。传统软件监控无法应对AI特有的隐性衰退风险，需建立三大监控维度：1)性能衰减监控（准确率等指标）；2)数据漂移检测（统计分布变化）；3)生成内容安全监控（毒性、偏见等）。企业应构建包含数据收集、指标计算、可视化告警和响应修复的多层监控系统，并采用开源工具和分级实施策略。AI模型需要持续监控维护，否则将如同失去雷