标签：预训练模型

在人工智能领域持续爆发的浪潮中，大语言模型（LLMs）以其惊人的通用能力惊艳世界。然而，通用性与特定任务间的鸿沟，却让许多企业难以直接驾驭这些庞然大物...

在信息爆炸的数字世界，文本数据是流动的黄金。而命名实体识别（NER）正是从这片浩瀚的文字海洋中精准定位“宝藏”的核心技术。它像一位敏锐的猎手，能在瞬间捕...

想象一下：耗费巨资训练的高精度AI模型，因业务需求变化或新数据涌现，性能迅速下滑。推倒重来？成本难以承受。放任不管？价值持续缩水。这恰是传统批量训练...

想象一个场景：市场团队需要分析一份季度财报。传统的工作流里，分析师要分别处理PDF中的文字、表格数据、附带的用户反馈图片，甚至电话会议录音。多模态 AI ...

在自动驾驶系统识别道路障碍物的瞬间、在医生通过医学影像定位病灶组织的精确操作中、在卫星照片解析城市变迁的庞大工程里，隐藏着一项改变视觉认知的核心技...

想象一下：你的 AI 团队耗费数周训练的宝贵模型权重文件，大小足有 5GB。当激动地尝试将其 git push 到共享仓库时，却遭遇了漫长的等待甚至失败。或者在合并...

在智能制造车间，基于视觉识别的缺陷检测系统将产品次品率降低了40%；医疗AI平台通过分析医学影像，将早期疾病诊断准确率提升逾30%。这些成功背后，都有一个...

清晨，某三甲医院放射科内，张医生面对上百张待分析的肿瘤患者MRI影像陷入沉思。手动分割病灶区域耗时数小时，而临床决策窗口正在快速关闭——这正是医学影像分...

在信息爆炸的数字时代，企业每天面对海量文本——从社交媒体反馈到用户评论，从客服工单到行业报告。这些非结构化数据蕴藏着巨大价值，却如同未经开采的金矿。...

当数据散落在CRM、ERP、物联网设备和第三方API中，传统ETL管道如同迟缓的马车，难以支撑企业对实时洞察的渴求。某全球零售商引入AI工作流重构其数据湖集成体...