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RSS订阅原创 人工智能主要有哪些应用？
在科技的浪潮中，人工智能（AI）犹如一颗璀璨的明星，以其独特的魅力和无限潜力吸引了全球的目光。在医疗健康产业，AI正以前所未有的方式推动行业的进步。通过大数据分析和先进的机器学习模型，金融机构能够实时准确地评估潜在风险，进行精细化客户画像，并提供个性化的金融服务，有效提升了金融市场的稳定性和公平性。AI在农业领域的应用涵盖了智能农机具操作、无人机植保、作物生长监测、病虫害预警等多个方面，有力推动了传统农业向智慧农业的转型升级，提升了农业生产效率，保障了食品安全，也促进了农村经济的可持续发展。
2025-06-16 14:28:59
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原创 AI大模型与传统算法有何区别？
传统算法：定义：传统算法是基于预定义的规则和逻辑来执行任务的算法，通常用于解决逻辑清晰、可以明确定义的问题。中医：以阴阳、五行、脏腑经络等为基础理论，认为人与自然是相统一的，通过调整人体的阴阳平衡、脏腑功能来达到治疗疾病的目的。西医：采用问诊、体格检查、实验室检查、心电图检查、医学影像学的检查等多种手段，以获取准确的诊断结果。对比可见，我们完全可以用中西医来类比传统算法和AI大模型，可以预见，未来不仅是中西医结合的时代，也是传统算法与大模型技术结合的时代。中医：采用中药、针灸、推拿、按摩等多种治疗方法。
2025-06-16 14:27:16
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原创 小白怎样理解传统算法和ai算法的区别？
面对当前的AI大模型技术大潮的冲击，任何事情不提一提AI大模型，都会觉得自己落伍了，被时代所抛弃了。那AI大模型与传统算法到底有什么不同，是否会完全取代传统技术？我们有一个形象的类比，可以帮助大家更容易理解。这个类比的对象就是中医和西医。首先，我们来看看AI大模型与传统算法的特点与不同：传统算法与AI大模型在多个方面存在显著的区别。以下是它们之间的主要差异点，按照清晰的格式进行归纳：定义与特点：传统算法：定义：传统算法是基于预定义的规则和逻辑来执行任务的算法，通常用于解决逻辑清晰、可以明确定义的问题。特点：
2025-06-13 14:00:21
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原创 Qwen3 发布，国产大模型的生态开放与商业落地大进化
优快云独家福利在2025年4月底，阿里巴巴集团正式发布了第三代大模型，标志着在“快思考”与“深度推理”能力上的突破。Qwen 3 采用了混合专家（MoE）架构，总参数量达 235 B，其中仅激活 22 B，支持通过“思考预算”灵活配置资源消耗，有效平衡性能与成本。通过四阶段训练流程强化推理能力，并结合大规模人类反馈强化学习，Qwen 3 在 BFCL、ChatBot Arena 等多项评测上均位列前茅。
2025-06-13 13:51:27
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原创 agent应用有哪些？本文带你全看全
大型语言模型（LLM）驱动的智能代理在社会科学、自然科学和工程领域有着广泛的应用。这些应用利用了LLM在自然语言处理、文本生成和数据分析方面的强大能力，来解决各种复杂问题和提供创新的解决方案。
2025-05-09 10:42:03
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原创 agent互卷时代来临！
Labelbox已构建了完全托管的AI模型评估解决方案，直接集成到Vertex AI平台中，帮助Google Cloud用户无缝启动人工评估任务，并设置特定评估标准，如问答和摘要，简化并加速了部署更可信赖、权威的人机交互AI系统的过程。借助AI支持的建议，农民可以设计和监控田地，提升产量和施肥效率，同时减少碳排放。数据智能体就像身边随时可用的知识渊博的数据分析师和研究人员，能够帮助解答来自内部和外部来源的问题、整合研究、开发新模型——最重要的是，他们可以发现我们尚未提出的问题并帮助找到答案。
2025-05-08 10:56:34
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原创 什么是Agent？Agent的常见应用场景有哪些？如何学习AI Agent?
AI Agent（智能体） 是一种能利用大模型进行自主的任务规划、决策与执行的系统。它的核心思路是让人工智能不仅能回答问题，还能像人一样主动完成一系列关联性的任务；不仅有聪明的“大脑”，还有灵活的“手脚”，必要的时候还会使用“工具”。如果说大模型像一位百科全书式的学者，而AI Agent就像一个“办事能力强的大管家”。这位管家会根据你的需求，把任务拆解成多个步骤，并主动找到资源或工具来完成。比如这个任务：“对比A公司与我公司产品的差异，把结果发送到我邮箱。
2025-05-08 10:53:59
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原创 大模型推理框架调研总结
大模型推理加速的目标是高吞吐量、低延迟。吞吐量为一个系统可以并行处理的任务量。延时，指一个系统串行处理一个任务时所花费的时间。调研了一些大模型推理的框架。近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，为了将大模型部署在端侧设备中，我们需要使用一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。量化（Quantization）剪枝（Pruning）知识蒸馏（Knowledge Distillation）
2025-05-08 10:51:54
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原创 重磅干货！大模型W4A8KV4量化方案 QoQ 及 QServe 推理服务系统详解
本文介绍了一种W4A8KV4量化算法QoQ，具有4位权重、8位激活和4位KV缓存。QoQ由QServe推理库实现。在QoQ算法中，引入了渐进式量化，在W4A8 GEMM中具有较低的反量化开销。此外，开发了SmoothAttention来有效减轻4位KV量化引起的准确性下降。在QServe系统中，通过执行计算感知的权重重排序，并利用寄存器级并行来减少反量化延迟。此外利用KV4量化提升吞吐性能，并使融合注意力保持在内存受限（memory-bound）区域。
2025-05-08 10:49:02
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原创 2024大模型技术发展现状梳理
隐私保护与合规性技术的发展，提供了在不暴露敏感信息的前提下生成高质量数据集的解决方案—差分隐私、联邦学习与合成数据的结合，使得在不暴露原始敏感信息的前提下，也能生成可用于训练的高质量数据集，这不仅保障了用户隐私，也为金融机构、医疗保健等行业利用 AI 技术创造了条件。多模态合成技术通过整合不同模态的特征表示，能够同时生成声音、视频、3D 模型等多种类型的数据，不仅丰富了合成数据的维度，也促进了多模态理解和生成任务的进步，为复杂场景应用（如自动驾驶、虚拟现实等）提供了重要的技术支持。
2025-05-08 10:46:21
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原创 大模型技术模型量化的基本概念与工作详解
模型量化是指以较低的推理精度损失将连续取值（通常为float32或者大量可能的离散值）的浮点型权重近似为有限多个离散值（通常为int8）的过程。通过以更少的位数表示浮点数据，模型量化可以减少模型尺寸，进而减少在推理时的内存消耗，并且在一些低精度运算较快的处理器上可以增加推理速度。具体如下图所示，[-T, T]是量化前的数据范围，[-127, 127]是量化后的数据范围。
2025-05-07 18:01:29
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原创 大模型开发思路详解
大模型开发思路注意明确输出格式，如以{“from”:“”,“to”:“”}这种 JSON 格式输出。2.多轮互动产生原因：大模型会自己发散（幻觉）产生原因：用户可以提问不同类型的事情，比如天气和季节解决方法：不要去给大模型设定好要做什么这里面，框架就要承担很重要的职责：1. 根据用户注册的函数，在首次 Prompt 中生成所有 Tool 的完整接口定义。2. 解析 LLM 的返回值，根据内容执行路由，调用对应 Tool。3. 把函数执行结果返回给大模型。
2025-05-07 17:58:37
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原创 大模型开发思路详解
大模型开发思路注意明确输出格式，如以{“from”:“”,“to”:“”}这种 JSON 格式输出。2.多轮互动产生原因：大模型会自己发散（幻觉）产生原因：用户可以提问不同类型的事情，比如天气和季节解决方法：不要去给大模型设定好要做什么这里面，框架就要承担很重要的职责：1. 根据用户注册的函数，在首次 Prompt 中生成所有 Tool 的完整接口定义。2. 解析 LLM 的返回值，根据内容执行路由，调用对应 Tool。3. 把函数执行结果返回给大模型。
2025-05-07 17:57:31
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原创 大模型剪枝工作概述
模型剪枝（Model Pruning）是一种用于减少神经网络模型参数数量和计算量的技术。它通过识别和去除在训练过程中对模型性能影响较小的参数或连接，从而实现模型的精简和加速。通常，模型剪枝可以分为两种类型：结构化剪枝（Structured Pruning）、非结构化剪枝（Unstructured Pruning）。结构化剪枝和非结构化剪枝的主要区别在于剪枝目标和由此产生的网络结构。结构化剪枝根据特定规则删除连接或层结构，同时保留整体网络结构。而非结构化剪枝会剪枝各个参数，从而产生不规则的稀疏结构。
2025-05-07 17:56:25
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原创 一篇文章系统看懂大模型2024年最新版，30000字呕心沥血，只为让你完全读懂大模型的原理
一篇文章系统看懂大模型2024年最新版，30000字呕心沥血，只为让你完全读懂大模型的原理
2024-10-28 19:33:07
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1原创 大模型综述：万字长文详解AI大模型的原理、应用与未来趋势（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
大模型综述：万字长文详解AI大模型的原理、应用与未来趋势（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
2024-09-11 18:46:06
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原创 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？内附大模型学习全流程
在人工智能的浪潮中，程序员的角色和工作方式正在经历前所未有的变革。AIGC技术的兴起，如ChatGPT、Midjourney、Claude等，预示着AI辅助编程工具的日益普及。面对这一趋势，程序员如何保持并提升自身的核心竞争力，成为了一个值得深思的问题。本文将从AI辅助编程对程序员工作的影响、程序员应重点发展的核心能力以及人机协作模式下的职业发展规划三个方向进行探讨。
2024-09-02 22:31:43
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原创 干货！大模型的训练过程详解2024年最新版，大模型训练流程看这一篇就够了！
这一年当中算法技术的发展可以说是日新月异。今天和大家聊聊大模型的训练的三个阶段，分别为有监督学习（SFT）、奖励模型训练（RW）与强化学习（PPO）阶段，我对以上的训练过程会加上一些自己的理解。
2024-09-02 22:28:29
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原创 敲黑板！吴恩达LLM Agent工作流Prompt精华全解析
在详解和实测吴恩达4种Agentic 工作流之中，我测试了各种框架诸如反思、工具调用、规划、多智能体，在学习了其中各种Prompt设计后，有了一些新的认识。
2024-08-15 17:59:27
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原创 国内外AI大语言模型推荐分享 除了Chatgpt 你会选择哪个模型？（内附AI大模型全套资料包）
国内外AI大语言模型推荐分享 除了Chatgpt 你会选择哪个模型？（内附AI大模型全套资料包）
2024-08-14 18:58:54
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原创 2024全面解析：从零基础到精通的大模型学习路线，非常详细零基础入门到精通，收藏我这一篇就够了
2024全面解析：从零基础到精通的大模型学习路线，非常详细零基础入门到精通，收藏我这一篇就够了
2024-08-14 18:54:26
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原创 从理论到实践：AI大模型学习路线，提升核心竞争力，看这篇就够了
学习大模型不仅是了解一项技术，更是把握未来的关键。它能够为你的职业生涯增添新的维度，为你的个人成长提供新的动力，让你在这个快速变化的世界中保持竞争力。
2024-08-13 16:22:40
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