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想象一位通晓多国语言的超级助手，无需额外培训，就能立刻理解并流畅解答核电工程、古生物研究或金融量化分析等截然不同领域的专业问题——这不再只是科幻场景...

如果把当前人工智能，尤其是生成式AI（如ChatGPT、文心一言等）的飞速进步看作一场竞赛，那么大模型参数无疑是这场竞赛中的核心“硬通货”。这串看似枯燥的数字...

2022年底，ChatGPT的横空出世瞬间点燃全球对人工智能的热情，企业争先恐后接入大模型能力。然而，到了2024年，用户反馈逐渐分化——”生成太慢”、&r...

想象一下，你拥有一辆顶级超跑，却在拥堵的市中心寸步难行——这正是当前生成式人工智能（Generative AI）的写照。模型能力突飞猛进，能创作诗歌、编写代码、生...

百亿参数级别的生成式人工智能（Generative AI）大模型正在重塑千行百业。然而，其巨大的参数量与计算需求，既是力量的源泉，也带来了高昂的成本与部署门槛：...

此刻，人工智能领域正经历一场由规模驱动的革命性变革。从百万参数到万亿量级，模型规模的指数级增长已彻底重塑了AI的能力边界，解锁了前所未有的智能化水平...

当人们惊叹于ChatGPT流畅的对话、Midjourney精美的图像，或是GitHub Copilot自动生成的代码时，驱动这一切的核心引擎，正是语言大模型（Large Language Model...

想象一个能创作诗歌、编写代码，甚至设计药物的“数字大脑”。2023年，ChatGPT以惊人的对话能力席卷全球，其背后正是大模型训练的奇迹。生成式人工智能正以前所...

还记得击败李世石的AlphaGo吗？那时的模型核心逻辑是“理解”。而如今ChatGPT能写剧本、Midjourney可作画，其底层动力何在？这一切的质变源于大模型架构的革命...

想象一下：你的手机相机不仅能识别物体，还能根据你的描述生成一张全新的图片；你的客服聊天机器人不仅能回答简单问题，更能理解复杂语境，像专家一样提供解...