| |
22
2025-05
|
大模型的训练是一个复杂而精细的过程，涉及多个关键环节和技术，深入了解这些内容有助于我们认识大模型强大能力的来源。
|
| |
| |
22
2025-05
|
大模型的发展离不开架构的不断创新与演进，了解其架构演变过程，有助于我们深入认识大模型的工作原理和核心优势。早期的神经网络架构，如多层感知机（MLP），虽然能够处理..
|
| |
| |
15
2025-05
|
大模型的 “大” 体现在多个方面，不仅参数规模大，架构规模、训练数据、算力需求也都很大。
|
| |
| |
15
2025-05
|
大模型，英文名为 Large Model，早期也被称作 Foundation Model（基础模型），完整的叫法是 “人工智能预训练大模型”，简称为 “大模型”。
|
| |
| |
24
2025-04
|
文物考古发掘工作需要在保护文物的前提下，提高发掘效率与准确性。本方案借助智能化信息、数字孪生和 AI 大模型技术，实现文物考古的科学化与智能化。
|
| |
| |
24
2025-04
|
在海洋资源开发过程中，复杂的海洋环境与潜在的安全威胁对勘探作业提出了高要求。本方案融合安防、智能化信息、数字孪生和 AI 大模型技术，构建全方位的海洋资源勘探体系。
|
| |
| |
18
2025-04
|
冷链物流对温度、湿度等环境条件要求严苛，且货物价值高，面临着运输安全、质量监控等挑战。本方案利用智能化信息、数字孪生和 AI 大模型技术，实现冷链物流的全程智能化监..
|
| |
| |
18
2025-04
|
面对地震、洪涝、火灾等多种灾害威胁，传统应急管理模式存在响应滞后、资源调度混乱等问题。本方案通过整合安防、智能化信息、数字孪生和 AI 大模型技术，构建高效、智能的..
|
| |
| |
11
2025-04
|
随着教育现代化的推进，教育机构对信息化教学和校园安全的需求日益增长。本方案融合多种前沿技术，提升教育质量和校园安全水平。
|
| |
| |
11
2025-04
|
在能源勘探领域，复杂的作业环境和高风险的作业过程对勘探效率和人员安全提出了严峻挑战。本方案整合安防、智能化信息、数字孪生和 AI 大模型技术，构建全面的智能作业与安..
|
| |
| |
25
2025-03
|
城市排水系统的高效运行对于城市的防洪排涝、水环境改善至关重要。本方案利用智能化信息、数字孪生与 AI 大模型技术，实现城市排水系统的智慧管理。
|
| |
| |
25
2025-03
|
在人口老龄化加剧的背景下，提升养老服务质量与安全性成为迫切需求。本方案结合安防、智能化信息、数字孪生与 AI 大模型技术，打造全方位、个性化的智慧养老体系。
|
| |
