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01:37 PM · Oct 26 ,2025

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容智信息 - 容智信息加入大模型產業聯盟,Hyper Agent推動企業級智能體規模化落地

容智信息是一家專注於企業級智能體落地的智能自動化廠商,核心產品Hyper Agent超級智能體已在央國企、金融、製造等行業實現規模化應用。 近日,在360集團2025智能體生態論壇上,容智信息憑藉在企業級智能體平台建設與真實業務落地方面的持續投入,正式榮任大模型產業聯盟會員單位。這一認證不僅代表行業對容智信息技術實力的認可,也標誌着其在企業級智能體賽道的行業影響力進一步提升。

360 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型

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wx6464351503832 - 智能體AI的六大核心設計模式

隨着大模型技術的成熟,智能體正在從概念走向實際應用。與傳統的單次問答系統不同,智能體能夠自主規劃、使用工具、反思決策,並通過多輪交互完成複雜任務。本文探討當前業界最主流的六種智能體設計模式,這些模式已經在各大AI產品中得到驗證和應用,為開發者提供了構建可靠智能體系統的技術參考。 ReAct Agent:推理與行動的循環框架

agent , 智能體 , 設計模式 , 人工智能 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

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美團技術團隊 - 開源 | MeiGen-MultiTalk:基於單張照片實現多人互動演繹

近日,美團推出了音頻驅動的多人對話視頻生成框架MultiTalk,並在GitHub上開源,首創L-RoPE綁定技術,通過標籤旋轉位置編碼精準解決多音頻流與人物錯位難題。該框架創新性地採用局部參數訓練+多任務學習策略,在保留複雜動作指令跟隨能力的同時,實現自適應動態人物定位。只需輸入多人音頻流、參考圖像和文本提示,即可生成口型精準同步、肢體自然的交互視頻,可支持影視製作、直播電商等場景的工具升級。

開源 , 大模型 , 美團

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向量檢索 - 通義深度搜索-操作指南

應用開通 1.在阿里雲百鍊控制枱的應用廣場中點擊通義深度搜索卡片,進入應用詳情。 2.首次試用時,點擊右上角免費開通完成應用開通。 應用管理 點擊我的應用進入應用管理頁面。頁面展示所有已創建的應用和應用key等信息,首次使用需要新增應用。 應用配置 點擊應用卡片或新增應用進入應用配置界面。

阿里巴巴 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 深度搜索 , 數據倉庫 , AI , 人工智能 , 大模型

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劉大貓 - IDEA配置包括:代碼快捷鍵或頁面顯示設置和常用安裝插件介紹

@[TOC] 注意: 本文章僅用於自己寫代碼設置習慣而用,方便自己查找並修改設置 如果是不聯網狀態需提前下載好插件包導入IDEA即可 下載插件包地址點這裏 配置包括:代碼快捷鍵或頁面顯示設置和常用安裝插件介紹 自己安裝插件如下:

雲計算 , 算法 , 物聯網 , 人工智能 , 大模型

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AI科技觀察者 - 2025年企業知識管理系統推薦:6款融AI產品深度測評與選型指南

在數字化轉型持續深入的2025年,知識已成為企業運營的核心資源。根據IDC最新報告,中國知識管理軟件市場規模已突破50億元,並保持20%以上的年增長率,其中AI驅動的知識庫是最主要的增長點。隨着大語言模型(LLM)的廣泛應用,企業對知識管理的需求已從傳統的"存儲檢索"模式升級為"智能理解與生成"模式,推動知識庫從效率工具向戰略資產的價值躍遷。本文將從技術架構、核心能力與企業適配度

大數據 , 知識管理 , 人工智能 , 深度學習 , 模態 , 大模型

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百度Geek説 - 百度百舸萬卡集羣的訓練穩定性系統設計和實踐

01 AI 訓練穩定性的演進歷程 2012 年 ImageNet 競賽中 AlexNet 的橫空出世,開啓了現代 AI 發展的新紀元。彼時我們不會想到,十年後支撐 AI 訓練的 GPU 集羣會從研究室裏的幾台服務器,發展成需要專門供電系統的萬卡級計算矩陣。在這個算力爆發式增長的過程中,訓練系統的穩定性管理正經歷着從「簡單運維」到「精密工程」的深刻變革。 1.1 標早期的小模型時代:手動運維的黃金年

集羣 , 大模型

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AI數字人研究社 - 數字人公司哪家好?頭部數字人企業廠商核心競爭力解析

在數字化轉型浪潮中,AI數字人正從概念演示走向規模化產業應用,成為連接虛擬與現實、提升服務效能的關鍵入口。作為這一領域的深耕者,世優科技自主研發的“世優波塔AI數字人智能體”,憑藉其全棧技術能力與豐富的場景落地經驗,已在政務、文旅、教育、醫療、金融等多個行業建立起標杆案例,為智能交互時代提供了可複製的解決方案。 技術底座:從“形似”到“智合”的全棧能力 數字人的價值,

智慧展廳 , 智能交互 , 數字人 , 數字展廳 , 人工智能 , 計算機視覺 , 大模型

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是Yu欸 - ④用MateChat 寫了一個 AI 修仙模擬器,融合高性能狀態管理與敍事終端

④用MateChat 寫了一個 AI 修仙模擬器,融合高性能狀態管理與敍事終端 寫在最前面 一、 複雜場景的 UI 工程挑戰:超越聊天框 痛點聚焦:非標準佈局的重複工作 MateChat 角色定位:UI 架構基座的價值 二、 技術實現拆解:MateChat 組

華為雲 , 後端開發 , 人工智能 , MateChat , 大模型 , Python , ui

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騰訊雲開發者 - 騰訊元寶搜索實踐:大模型時代,AI 如何讓搜索煥發新生

導語 |近年來,隨着大模型技術的迅猛發展,搜索領域正經歷從傳統信息檢索向智能問題解決的深刻變革,檢索增強生成(RAG)、多智能體協同架構成為技術突破的關鍵方向。然而,如何實現搜索架構的動態升級與全鏈路算法重構,以適配複雜場景下的用户需求,仍是行業亟待解決的重要課題。 本文特邀騰訊雲元寶 AI 搜索團隊的葉莎妮老師,和大家探討在大模型顛覆知識生成模式的當下,為何我們仍注重搜索以及搜索如何在大模型時代

搜索 , 大模型

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u_17586993 - 豆包大模型登頂中國第一、微軟開源TRELLIS.2、xAI發佈Grok Voice Agent API、迎"AI六小龍"上市潮、Google Labs發佈AI助理CC

火山引擎FORCE大會:豆包大模型登頂中國第一 火山引擎在FORCE大會上發佈多項重要成果,豆包大模型1.8和Seedance 1.5 Pro正式亮相。最引人注目的是豆包大模型日均使用量突破50萬億Tokens,登頂中國第一,這一數字標誌着國內AI應用的普及程度達到新高度。火山引擎總裁譚待更是預測大模型市場未來將迎十倍增長,這顯示了對AI市場前景的極度樂觀。此外,火山引擎還推出AI節

英偉達 , AI六小龍 , 人工智能 , 代碼人生 , 大模型

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u_17586993 - 微軟印度投資175億 | NEO發佈 | 阿里推出QwenCodev0.3.0 | Google推AI眼鏡要來了

微軟未來四年投資175億美元加碼印度AI與雲計算 微軟宣佈將在未來四年向印度投入高達175億美元,重點聚焦人工智能與雲計算領域。此舉旨在強化其在印度數字經濟中的佈局,助力當地AI基礎設施建設和人才培養。微軟表示,印度的市場潛力巨大,這一投資將推動該國成為全球AI發展的重要樞紐。 印度擁有全球第二大互聯網用户羣體(超8億),且AI人才儲備豐富。微軟CEO納德拉強調,印度不僅是增長引

google , 阿里 , 代碼人生 , 模態 , 大模型 , 智能眼鏡

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u_17586993 - Meta閉源模型Avocado、Google Gemini TTS情緒語音、微軟智能體新高度

1. Meta「Avocado」閉源模型定檔2026春,扎克伯格親自掌舵商業化 Meta CEO扎克伯格宣佈接管AI商業化路線圖,代號「Avocado」的新一代大模型將於2026年春季以閉源形式發佈。該模型將通過API及託管服務實現變現,不再開放權重。為支撐訓練需求,Meta已向英偉達下單價值50億美元的H100訂單,並整合Gemma、GPT-oss、通義千問等開源成果進行預訓練。此

google , 阿里 , 人工智能 , meta , 代碼人生 , 大模型

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GPUStack - GPUStack v2:推理加速釋放算力潛能,開源重塑大模型推理下半場

2025 年是大模型推理技術發展的關鍵之年。自年初 DeepSeek R1 發佈引發全民關注以來,推理框架加速需求暴漲,推理優化的戰場驟然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 為代表的高性能推理引擎,以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底層加速庫不斷突破性能瓶頸,相比年初,部分前沿框架的推理性能提升已達 3 到 4 倍以上。 隨着 Agent

vLLM , 高性能推理 , 大模型推理 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型 , SGLang

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SelectDB技術團隊 - MiniMax GenAI 可觀測性分析 :基於阿里雲 SelectDB 構建 PB 級別日誌系統

"阿里雲SelectDB作為MiniMax日誌存儲服務的核心支撐,為在線和離線業務提供了高效、穩定的查詢與聚合分析能力。其支持實時物化視圖、租户資源隔離、冷熱分離等企業級特性,不僅有效解決了日誌場景下PB級別數據查詢的性能瓶頸,還通過智能化的資源調度與存儲優化,實現了成本與效率的最佳平衡,為業務的高效運轉提供了堅實保障。" —— MiniMax可觀測架構師 香克斯 可觀測日誌系統的探索與挑戰 近年

日誌分析 , 數據庫 , 人工智能 , 數據分析 , 大模型

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wx6464351503832 - GPT-5.1 發佈:更智能也更“人性化“的 AI 助手

2025年11月12日,OpenAI 發佈了 GPT-5 系列的重要更新版本 GPT-5.1,包括 GPT-5.1 Instant(即時版)和 GPT-5.1 Thinking(思維版)兩個變體。這次更新不僅在技術能力上有所提升,更值得關注的是其在對話風格上的顯著變化,而這一變化正在社區中引發激烈討論。 技術升級:智能與效率的平衡 GPT-5

redis , 智能體 , 數據 , gpt , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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百度安全 - 為千行百業植入“安全基因”!百度加入“內生安全生態夥伴計劃”

11月28日,由紫金山實驗室主辦的第五屆網絡空間內生安全學術大會暨IEEE CRESS 2025國際會議在南京啓幕。大會由中國通信學會、中國計算機學會、中國汽車工程學會、中國網絡空間安全學會指導,紫金山實驗室主辦,以“AI+生態構建新挑戰,安全可信新機遇”為主題,集中展現我國在網絡空間內生安全領域的原創突破與產業實踐成果。同時,大會正式啓動“內生安全生態夥伴計劃”,該計劃聯合了百度、奇安信、深信服

網絡安全 , 人工智能 , 大模型

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歡喜躲在眉梢裏柚子 - AI Ping:開發者的大模型“智能路由器”,免費編程模型薅羊毛完全指南

還在為選擇哪個大模型API而糾結?還在為高昂的調用成本而頭痛?AI Ping讓你一鍵調用全網最優模型,還能免費使用三大編程模型! 🎯 AI Ping是什麼? AI Ping是一個革命性的大模型聚合平台,它就像是開發者的大模型“智能路由器”。你不再需要手動註冊幾十個平台、對比上百個模型的性能價格,AI Ping為你提供一站式大模型服務解決方案! 官方網站:htt

私藏項目實操分享 , API , 開發工具 , 運維 , 開發者 , 大模型 , aiping

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向量檢索 - 如何通過HTTP API分組檢索Doc

本文介紹如何通過HTTP API在Collection中進行分組相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster:創建Cluster。 已獲得API-KEY:API-KEY管理。 Method與URL HTTP POST https://{Endpoint}/v1/collection

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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hhyuuu - 利用docker本地部署LLM+通過oneapi鏈接LLM和自建知識庫

1、前言 1.1、要求 本演示採用的windows進行部署,後續會介紹linux的演示,如果在linux系統下熟練了docker和docker-compose的使用,那麼自行舉一反三也很不難 要求1:如果使用的是雲端服務器,那麼至少CPU為4核8g才能勉強帶動,否則輕則問答時間長,重則docker崩潰,乃至遠程連接崩潰,一般個人計算機都能達到要求 要求2:對docker和docker-

llm , oneapi , docker-compose , embedding , 大模型

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技術領航探索者 - 一步一步理解大模型:多頭注意力機制的作用

文章目錄 前言 一、現如今的”Transformer“ 二、Attention Serious 2.1 Multi-Head Attention (MHA) 2.2 Multi-Query Attention (MQA) 2.3 Grouped Query Attention (GQ

強化學習 , 架構 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型 , 前端開發 , Javascript

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阿里雲大數據AI - 在 DataWorks 中一鍵部署大模型,即刻用於數據集成和數據開發

在AI應用快速落地的今天,越來越多企業希望將大模型能力融入數據處理流程——無論是文本分析、智能摘要,還是RAG知識庫構建。但傳統模式下,模型部署依賴專業MLOps團隊,需自行搭建推理環境、配置GPU資源、維護服務穩定性,門檻高、週期長、成本重。 現在,阿里雲DataWorks發佈大模型服務能力,基於Serverless資源組,支持用户一鍵部署主流大模型,並可在數據集成和數據開發任務中直接調用模型A

阿里雲 , 大模型

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Aloudata大應科技 - AI 數據分析如何保障準確性?Aloudata Agent 構建可信數據基礎

前言: 在數字化轉型浪潮中,企業數據分析決策的時效性與準確性已成為競爭勝負的關鍵。隨着“Data + AI”融合加深,ChatBI 產品爆發式增長。但在當前市場中,大多數 ChatBI 產品依賴大模型直接生成 SQL 的技術路徑(NL2SQL),普遍面臨“大模型幻覺”導致的數據不可信問題——模型可能生成與事實不符、計算邏輯矛盾、口徑不一致甚至完全虛構的數據結果,直接影響分析決策質量。 如何突破這一

agent , 大數據 , 人工智能 , 數據分析 , 大模型

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MinionPy - 關於AI的學習筆記02.提示詞工程

提示詞就是我們輸入給AI的所有文本信息,包括問題、指令、背景信息、示例等。它決定了AI如何理解我們的需求。 為什麼叫提示詞“工程”呢? 因為我們提問的過程需要技巧和方法,而不是隨便問問——這樣才能拿到更準確的、有用的回答,獲取高質量的解決方案。 寫好提示詞有6大原則: 1.明確性——準確表達意圖,清晰描述你的需求,避免模糊。使用具

機器學習 , 提示詞 , 人工智能 , 大模型

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