大型语言模型

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  • 基于大语言模型的AI智能设备管理实践
    在当今工业领域,设备管理正经历一场深刻的智能化变革。如何利用大语言模型等AI技术,从硬件驱动、软件重构、数据激活三大方向对传统体系进行颠覆性升级?如何实现由数据和智能驱动的精准、高效、无人化的新一代管理模式?
    基于大语言模型的AI智能设备管理实践
  • 选择一套“会思考”的架构:LLM 智能体推理与工作范式解析
    《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指出,到2027年,人工智能将在六大领域广泛融合,智能体应用普及率超过70%,标志着重大国家战略与行业变革机遇的到来。本文探讨了智能体推理方法的三大类别:单智能体方法、基于工具的方法和多智能体方法。
    选择一套“会思考”的架构:LLM 智能体推理与工作范式解析
  • BitNet模型架构能否打破LLM存储瓶颈?
    微软开源的BitNet模型采用三元量化技术,实现了极致的效率和成本效益,降低了内存占用和能耗,提升了推理速度。BitNet已在Arm和x86平台上展示出显著性能提升和能效优势,适用于各类智能硬件。芯动力已成功适配BitNet模型,推动国产AI加速技术进步。BitNet有望在手机、汽车和家电等领域引发变革,助力边缘AI的普及。
    BitNet模型架构能否打破LLM存储瓶颈?
  • Cognizant加速AI模型企业级开发
    新泽西州蒂内克2025年7月31日 /美通社/ -- Cognizant(纳斯达克股票代码:CTSH)今日宣布推出AI Training Data Services,该全新解决方案旨在帮助企业快速且大规模地构建、微调和实施AI模型。 Cognizant 凭借其作为数据与AI模型训练合作伙伴的深厚经验,继服务于部分领先的数字原生企业后,现正将这一专长应用于全球2000强客户,推动AI创新。 Cogn
  • 深度丨谷歌推出全新底层架构MoR,Transformer有了替代品
    大语言模型(LLMs)规模庞大但效率低下的问题长期备受关注。尽管模型参数持续增长,其在长文本处理中的性能衰减、计算资源消耗等问题始终未能有效解决。谷歌DeepMind最新提出的MoR架构,可能为这一困境提供了新的解决路径。
    深度丨谷歌推出全新底层架构MoR,Transformer有了替代品
  • 特斯拉Grok + FSD=VLA?
    最近,由 xAI 开发的 LLM大语言模型 Grok 已被整合进特斯拉。终于改写了特斯拉汽车无智能语音对话的短板,不过目前,在北美只有部分类似于KOL的人士使用。现在,很难预测特斯拉何时会将 Grok 正式发布上车,时间可能在几个月到几年之间。
    特斯拉Grok + FSD=VLA?
  • 2025爱分析·领域大模型市场厂商评估:明略科技
    01、公司介绍 明略科技成立于2006年,是中国企业级数据智能应用领域的主要服务商之一。经过19年发展,公司已构建覆盖大模型技术、行业知识库与多模态数据处理的企业级解决方案体系。根据公开资料显示,其客户群体包括两类:一是超过2000家大型企业客户,其中涵盖135家《财富》世界500强企业(截至2024年6月);二是采用标准化SaaS产品的中小企业客户,规模超20万家。行业覆盖方面,该公司重点服务零
    2025爱分析·领域大模型市场厂商评估:明略科技
  • 还不懂“大语言模型”?今天就用漫画带你秒懂大语言模型!
    还记得第一次和ChatGPT聊天时的诧异吗?它像个无所不知的“百事通”,不仅能陪你谈天说地、写诗作文,还能帮你查资料、写代码……流畅的对话、精准的回答,常常让我们忍不住感叹:“ChatGPT为什么这么聪明?” 人工智能领域专家、《大话大语言模型》作者王符伟对此进行了一番专业、有趣的拆解——用趣味漫画的形式,解读LLM的学习数据从何而来,又是怎样实现精准沟通的?
    还不懂“大语言模型”?今天就用漫画带你秒懂大语言模型!
  • 广和通推出软硬件一体化的全栈式AI解决方案MagiCore灵核,重塑AI交互体验
    5月,广和通发布全新软硬件一体化的全栈式AI解决方案MagiCore灵核,以"硬件设计+无线通信+AI音频算法+云端大模型+全球AI云服务"深度融合,重新定义AI对话交互开发范式。该方案实现从通信模组到AI应用层的全链路垂直优化,为AI玩具、AI音箱等消费电子、智慧家居场景提供"即插即用"的AI升级方案。 在硬件层面上,基于广和通深厚的通信和硬件设计能力,MagiCore在通信、尺寸、功耗、供电方
  • AI的下一个浪潮?AI for Science或将重塑未来
    当前,人工智能领域正经历一场深刻的变革。当大众目光聚焦在大语言模型(LLM)所引发的交互革命,以及它们在整合、处理和高效呈现人类已有知识方面的卓越能力时,另一股更具颠覆性的力量——以谷歌DeepMind为代表的“AI for Science”正在悄然崛起,并展现出改变科学研究格局的潜力。
    AI的下一个浪潮?AI for Science或将重塑未来
  • AI算力革命驱动光模块产业跃迁:800G规模化部署与1.6T技术竞速下的市场新纪元
    近年来,AI技术的爆发式增长(如ChatGPT等大模型的普及)驱动了算力需求的激增,进而加速了数据中心和高速光模块产业的发展。800G光模块已进入规模化部署阶段,1.6T产品研发竞争白热化,同时电信领域向400G城域网升级,接入网向25G/50G PON演进。全球光模块市场年复合增长率预计达16.7%~19.7%,中国云服务商对400G/800G需求激增,1.6T技术或于2025年商用,标志着光通信迈入新纪元。
    AI算力革命驱动光模块产业跃迁:800G规模化部署与1.6T技术竞速下的市场新纪元
  • 大语言模型是黑洞!AI研究者谨慎绕行!
    日前,杨立昆(Yann LeCun)应邀在AMS(美国数学学会)著名的Josiah Willard Gibbs讲座上,进行了主题为《通往人类水平人工智能的数学障碍》的演讲。
    大语言模型是黑洞!AI研究者谨慎绕行!
  • RAG检索不过关?试试这些优化策略,精准度飙升!
    近来,RAG成了大语言模型的“救命稻草”,可让大语言模型回答更准确、更靠谱。可问题来了,很多 RAG 应用的检索系统还是有点“笨”:要么漏掉关键信息,要么抓回一堆无关紧要的“噪声”,搞得最终答案质量参差不齐。
    RAG检索不过关?试试这些优化策略,精准度飙升!
  • 研华推出GenAI Studio边缘AI软件平台
    2025年初,全球AIoT平台与服务提供商研华科技宣布推出一款新的软件产品——GenAI Studio,该产品是研华Edge AI SDK的一部分,主要目标是为了满足对成本效益高、本地部署的大语言模型(LLM)解决方案日益增长的需求。 加速人工智能发展,应对行业挑战 作为研华边缘AI软件开发工具包(Edge AI SDK)的一部分,GenAI Studio致力于解决行业痛点,例如缩短工厂操作员等待
    研华推出GenAI Studio边缘AI软件平台
  • 探索基于Qwen2.5实现DeepSeek推理的奇妙之旅
    作为一名互联网技术爱好者,我一直对大型语言模型和高效推理技术充满热情。本文基于基于Qwen2.5实现DeepSeek推理功能。
    探索基于Qwen2.5实现DeepSeek推理的奇妙之旅
  • 研报 | 机器人大语言模型市场规模预估于2028年破千亿美元,英伟达WFM平台或成主要驱动力
    根据TrendForce集邦咨询最新研究,随着人形机器人迈向高度系统整合,并有望从工业场景走进家庭生活,前端的AI模型训练将更为关键,以满足更多后端理解与互动需求。预估含AI训练、AIGC解决方案在内的全球机器人大型语言模型(机器人LLM)市场,有望于2028年超越1,000亿美元,且从2025至2028年之年复合成长率将达48.2%。
    研报 | 机器人大语言模型市场规模预估于2028年破千亿美元,英伟达WFM平台或成主要驱动力
  • 研华本地大型语言模型(LLM)边缘AI服务器AIR-520 荣获第33届“台湾精品奖”银奖
    工业物联网领域的全球供应商研华科技近日公布,其自主研发的“AIR-520本地大型语言模型(LLM)边缘AI服务器”荣获“第33届台湾精品奖”银奖! 今年,研华有六款产品获得了中国台湾精品奖,其中两款获得了享有盛誉的银奖。这一出色的成绩凸显了业界对研华智能系统和嵌入式平台在工业物联网领域的认可。研华表示将继续整合人工智能驱动的行业解决方案和领域专业知识,加速数字化转型,为客户推动工业智能的发展。 研
    研华本地大型语言模型(LLM)边缘AI服务器AIR-520 荣获第33届“台湾精品奖”银奖
  • 产业丨LiveBench榜单比拼,阶跃星辰成为国内大模型第一
    目前生成式AI产业尚处于发展的初期阶段。中国工程院院士、北京大学博雅讲席教授高文指出,如果将人工智能的发展与人类成长相类比,那么通用人工智能目前可能仅处于蹒跚学步的幼儿阶段。但从应用的角度来看,人工智能已经能够解决生产、社会及服务领域的问题,因此可以先行投入使用,无需等待其达到完美状态。
    产业丨LiveBench榜单比拼,阶跃星辰成为国内大模型第一
  • 职场人必备丨AI术语小词典(7)
    接着上一期的AI术语小词典,文档君又如期而至,来给大家科普啦~推断是机器学习模型在训练后对新数据进行预测或分类的过程。在推断阶段,模型会使用在训练阶段学习到的参数和规则,对输入数据进行计算和分析,然后输出预测结果。推断通常发生在模型部署后,用于处理实际应用中的数据。推断的性能和准确性是衡量模型好坏的重要指标之一。
    职场人必备丨AI术语小词典(7)
  • 大模型已基本解决幻觉问题?
    你是否经历过大语言模型一本正经“胡说八道”?大模型在发展初期的幻觉问题尤为严重,所回答问题基本属于“已读乱回”,至于哪家企业的大模型不在本文探讨之列,大家心知肚明,更重要的是大语言模型的幻觉问题有了最新进展。其实大语言模型发展到今天,面临的不止“幻觉”这一个挑战,如未来随着数据量的巨增,必须要进行模型压缩与优化;多模态模型与大语言模型的结合,将自然语言处理与计算机视觉、语音处理等多模态信息相结合,扩大应用场景。
    大模型已基本解决幻觉问题?

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