12 2 月

云成本黑洞：企业每年浪费百亿的 7 个致命陷阱

在数字化转型时，云计算虽为企业提供便利，却也带来云成本攀升问题，企业每年因云成本浪费达百亿。以下是导致浪费的 7 个关键因素。 资源过度配置：部分企业为保业务稳定，过度采购云资源，像电商企业在非促销期保留大量促销时配置的服务器，致使 30% - 40% 计算资...
10 2 月

大模型赋能金融行业，风控难题能否迎刃而解？

金融行业里，风险控制至关重要，关乎行业稳定与发展。大模型技术出现后，人们期望它解决金融风控难题，那它究竟能在多大程度上重塑金融风控体系，化解长期存在的风控困境呢？ 大模型在金融风控领域潜能巨大。风险识别环节，传统方法依赖结构化数据和既定规则，难以捕捉复杂风险信号。...
10 2 月

2025 年大模型技术全解析，未来趋势已现端倪？

近来，大模型技术处于关键发展阶段，其发展趋势备受关注。 技术层面，训练框架持续革新。分布式训练技术不断优化，拆分任务至多个计算节点同步处理，大幅缩短训练时长，超大规模模型训练周期从数月缩至数周。模型压缩技术取得突破，轻量化模型能在移动设备运行，让大模型应用拓展到手...
10 2 月

大模型生成的作品是否具有艺术价值？

大模型技术在艺术创作领域也广泛应用，它生成的作品是否具有艺术价值成为了备受争议的话题。从不同角度审视，这一问题有着复杂且多元的答案。 从创作过程来看，大模型基于海量数据的学习和算法的运行来生成作品。在绘画领域，它通过对大量经典画作的分析，提取色彩、构图、笔触等元素...
10 2 月

电商巨头纷纷入局，大模型如何重塑购物体验？

在数字化浪潮下，电商巨头们纷纷瞄准大模型技术，试图借助其强大的能力为用户带来前所未有的购物体验。那么，大模型究竟能从哪些方面重塑购物体验呢？ 在个性化推荐方面，大模型有着得天独厚的优势。以往电商平台的推荐系统多基于简单的用户浏览和购买历史数据，推荐结果往往不够精准...
10 2 月

大模型从实验室到市场，落地之路还有多少挑战？

大模型自诞生起，便以其强大的能力吸引了全球目光。从实验室的前沿研究到走向广阔市场，大模型的落地征程并非一帆风顺，面临着诸多挑战。 技术层面，训练成本高昂是首要难题。大模型需要海量数据和强大算力支撑训练，像 GPT-3 训练一次成本高达数百万美元，这让众多企业望而却...
10 2 月

传统算法 VS 大模型，谁才是数据处理之王？

在数据处理的舞台上，传统算法和大模型一直是备受瞩目的两大主角。它们各自有着独特的能力和特点，谁才是真正的数据处理之王呢？ 传统算法，可谓是数据处理领域的 “老工匠”。它基于明确的规则和逻辑，对数据进行处理。例如经典的排序算法，无论是冒泡排序还是快速排序，只要输入的...
10 2 月

一文看懂 2025 大模型最新排名，谁才是真正的 “潜力股”？

2025 年，大模型领域发展迅猛，各模型不断推陈出新。全球知名的 AI 模型评测平台 Chatbot Arena 公布的最新榜单，为我们了解大模型实力提供了重要参考。 从榜单来看，阿里的 Qwen2.5-Max 表现十分亮眼，以 1332 分排在全球第七名 。它采...
10 2 月

DeepSeek-R1 爆火，开源大模型新标杆还是昙花一现？

DeepSeek-R1 横空出世，迅速火爆，引发了广泛关注。不禁引人思考，它究竟是会成为开源大模型的新标杆，还是只是昙花一现呢？ 从技术层面来看，DeepSeek-R1 有着诸多亮点。它采用了创新的架构设计，如专家混合架构（MoE）、多头潜在注意力（MLA）机制 ...
08 2 月

AI：开启智能时代的钥匙

在科技迅猛发展的当下，AI 已成为推动社会与经济变革的关键力量，深刻改变着人们的生活和工作方式。它作为计算机科学分支，旨在让机器模拟、延伸人类智能，通过对大量数据的学习分析，完成语言理解、图像识别等复杂任务。 一、AI 的发展历程 AI 发展历经多阶段。早期...