<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>2024 Release on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/2024-release/</link><description>Recent content in 2024 Release on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/2024-release/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Llama 3</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/llama_3/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:24:33 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/llama_3/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Llama 3 于 2024 年 4 月推出，建立在 Llama 2 的成功之上，在性能和能力方面有了实质性提升。该模型系列包括 80 亿和 700 亿参数的版本，&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Llama 3 是 Meta 于 2024 年发布的先进大型语言模型，在 80 亿和 700 亿参数规模上提供了显著增强的推理、编码和多语言能力。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>指令微调&lt;/li>
&lt;li>多语言支持&lt;/li>
&lt;li>安全对齐&lt;/li>
&lt;li>参数扩展&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>企业知识检索&lt;/li>
&lt;li>复杂推理任务&lt;/li>
&lt;li>多语言客户服务&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/llama-2-%E5%89%8D%E4%BB%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Llama 2 (前代模型)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/meta-ai-%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85/">Meta AI (开发者)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/rag-%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90/">RAG (检索增强生成)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%8F%E5%8C%96-%E9%99%8D%E4%BD%8E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%8D%A0%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF/">模型量化 (降低模型资源占用的技术)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>