一、国产大模型技术爆发：从“可用”到“好用”的跨越 近期，国产大模型在技术能力与场景适配性上实现双重突破。以文心、通义、星火等为代表的主流模型，不仅在MMLU、C-Eval等基准测试中逼近国际领先水平，更在中文语……
引言：多模态AI的范式革命需求 在人工智能迈向通用智能（AGI）的进程中，多模态理解与生成能力的统一始终是核心挑战。传统模型往往采用“耦合式”架构，将视觉、语言等模态的编码与解码过程深度绑定，导致三大痛点：……
LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇 一、LLM大模型的定义与核心特征 LLM（Large Language Model）大模型是指参数规模超过十亿级、通过海量文本数据训练的深度学习模型，其核心特征体现在三个维度： ……
一、掘力计划第21期：技术赋能教育的核心命题 作为教育科技领域的标杆性技术交流活动，掘力计划第21期以”AI+教育”为核心命题，聚焦大模型技术如何重构传统教育模式。本期特别邀请网易有道技术团队，首次系统性披露……
一、行业动态：大模型竞争白热化，开源生态持续扩张 1.1 主流大模型更新：性能提升与场景深化5月14日，多家科技公司公布大模型最新进展。OpenAI宣布GPT-4 Turbo部分功能向企业用户开放，其多模态理解能力（如视频……
大模型量化技术原理：ZeroQuant系列深度解析 摘要 在人工智能模型规模指数级增长的背景下，模型量化技术成为突破算力瓶颈的关键。微软研究院提出的ZeroQuant系列技术，通过动态量化、层间融合及硬件感知优化等创新……
一、大模型量化的核心价值与驱动因素 在AI大模型参数量突破万亿级后，模型部署面临三大核心挑战：内存占用激增（如GPT-3单次推理需350GB显存）、计算延迟升高（FP32精度下延迟达秒级）、硬件成本攀升（单卡A100价……
引言 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如GPT系列、BERT等）已成为推动AI创新与应用的核心力量。然而，我国在大模型科研领域虽取得了显著成就，但在科研组织模式上仍存在诸多不足，影响了科研效率与成……
一、大模型的定义与核心特征 1.1 什么是大模型？ 大模型（Large Model）是基于深度学习架构构建的、参数规模达数十亿甚至万亿级别的神经网络模型。其核心特征体现在三个方面： 参数规模：GPT-3拥有1750亿参数，GP……
深入理解Agent：从0实现Function Call 一、Agent与Function Call的核心概念 Agent作为自主决策的智能体，其核心能力在于通过感知环境、制定计划并执行动作来完成任务。Function Call是Agent与外部环境交互的关键机……
