LIama 3 的影响还在持续，仅仅一周，社区已经冒出来超过 100 多个 LIama 3 微调和其他周边项目，Github 上的 AI 领域热门项目已经第一时间支持了 LIama 3，LIama 3 让企业低成本使用高质量模型成为可能。本期包括 3 篇论文分享、5 篇工程实践案例、3 条产品 tips 和两条市场信息，内容包括万字长文带你了解 Llama 模型生态的前世今生，如何提升 RAG 在领域专业知识上的准确性，AI Agent 的最新实现进展盘点，以及在实践中如何评估 LLM 产品，如何提高 AI 产品设计体验；最后对 ChatGPT 跨对话保持长期记忆的新特性进行解读，同时送上一份 Hume.AI 出品的语义空间理论，如何科学的测量和理解情感，做到让 AI 分析你的情绪，并根据你的情绪进行回答。

开源模型部署需要的硬件配置，16 位浮点精度（FP16）的模型，推理所需显存（以 GB 为单位）约为模型参数量（以 10 亿 为单位）的两倍，据此，Llama 3 7B（70 亿）对应需要约 14GB 显存以进行推理（以普通家用计算机的硬件规格作为参考，一块 GeForce RTX 4060 Ti 16GB 显卡市场价超过 3000 元）。模型量化（quantization）技术可以很大程度上降低显存要求，以 4-bit 量化为例，其将原本 FP16 精度的权重参数压缩为 4 位整数精度，使模型权重体积和推理所需显存均大幅减小，仅需 FP16 的 1/4 至 1/3，意味着约 4GB 显存即可启动 7B 模型的推理（实际显存需求会随着上下文内容叠加而不断增大）...

前段时间，音乐人包小柏用 AI 重现女儿的声音和形象，商汤科技创始人汤晓鸥被公司以数字人的形式现身年会，“AI 复活”走入现实。然而“AI 复活”展现出来的科技人文关怀，没几天就变味了。多位已故明星李玟、乔任梁、高以翔被“复活”，登上微博热搜，但这些网友擅自的复活遭到了明星亲属的极力反对，关于AI“复活”逝者，你怎么看?