大模型太多、应用却太少，大模型要跑起来、更要用起来……怎样走好大模型落地应用“最后一公里”，成为近期业内外探讨的焦点。“百模大战”打响，并非言过其实。目前，通过国家网信办备案的大模型已达190多个，注册用户超6亿。今年来，各家大模型全面降价，甚至一降到底免费调用。“不要去卷模型了，卷应用吧”，某知名企业多次表达这一观点，映射出大模型赛道竞争已进入卷生态、拼“获客”新阶段。从百花齐放到场景落地，大模

知识，作为企业最宝贵的资产之一，其有效管理和应用成为企业提升竞争力的关键。然而，传统的知识管理系统往往存在信息孤岛、检索效率低下、知识更新滞后等问题，难以满足企业快速响应市场变化的需求。基于大模型的知识助手应运而生，它以其强大的语义理解和数据处理能力，正在成为企业知识管理的最佳解决路径，有效打通了企业知识应用的“最后一公里”，为企业知识管理带来了革命性的变革。基于大模型的知识助手不仅能够自动整合企

一说起高炉皮带，华为矿山军团高级架构师彭丹侃侃而谈。谁能想到，一年前，和他一起来到湘钢的“码农”们，还是钢铁行业的门外汉。与此同时，湘钢的工长们感到疑惑：大模型看不见也摸不着，到底能带来什么？钢铁行业生产流程长、工艺复杂，如何打通大模型落地的“最后一公里”？钢铁大模型项目启动后，华为20多名架构师一头扎进湘钢各个车间。“天天与工长们‘泡’在一起，针对每一道工序，进行需求分析和方案设计。”彭丹说。在

文章深入解析了AI Agent作为新一代AI系统的核心价值，它具备自主规划、主动执行和动态调度资源的能力，能够解决企业数字化转型的"最后一公里"困境。文章详细介绍了AI Agent的技术原理、架构设计、实战案例，并分析了落地挑战与解决方案。通过车险理赔自动化等案例，展示了AI Agent如何实现从"被动响应"到"主动执行"的转变，帮助企业降低技术门槛和成本。文章强调，AI Agent的成功落地70

高性能大模型的打造，是一项复杂的系统性工程一个好的基础能够让你在学习的道路上事半功倍，但绝对不是学习的终点，大模型技术也不外如是。大模型的进阶学习路线那么怎么才能打造一款能够在企业生产中使用的大模型呢？而这就属于大模型技术的进阶；如果说大模型的基础是能够做出来一个大模型，那么大模型的进阶就是怎么把大模型做的更好。下面也将从几个方面介绍一下大模型的进阶：‍‍‍‍‍‍‍模型优化硬件加速分布式并行计算‍

AI大模型正重塑社会与工作模式，打破技能壁垒，助力普通人成为“超级个体”。技术演进正从“堆算力”转向算法优化与多模态进化。未来五大趋势包括：推理算力指数级爆发、后训练接棒预训练、世界模型落地、中国AI确立全球地位及人机对齐与安全监管。本文深度解析原理与格局，助你抢占AI时代先机。

看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。

一句话总结：传统编程和 Workflow 都是人在做决策、提前设计好所有逻辑，而 Agent 是 AI 在做决策，能够解决原有写程序不能解决的问题，因此更容易做出差异化的体验，也因此更适合作为下一代的用户交互新范式。就像目前大家都在用的coding agent 一样，未来会有更多面向不同领域的agent涌现。

本文是一篇关于AI Agent记忆系统的权威综述，由NUS、人大、复旦等多所高校联合完成。采用"形态-功能-动力学"三维框架分析200+论文，提出Token-level、Parametric、Latent三大记忆形态，取代传统二分法。系统阐述记忆形成、演化与检索的完整生命周期，展望生成式记忆、自动记忆管理等七大前沿方向，并提供Benchmark与开源框架资源，为AI Agent记忆研究提供全面参考

Prompt、Agent、Skill、MCP、Claude Code 到底啥区别？大白话一次全搞懂