文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算，他最终选择了神经网络，在很长的一段时间内弃用增强决策树。这是一个错误的决定，「幸好我的团队很快修改了我的选择，项目才成功。」吴恩达谈道。他由此感叹，不断学习与更新基础知识是十分重要的。与其他技术领域一样，随着研究人员的增加、研究成果数量的增长，机器学习领域

国内已经有很多开源的大模型，但即使我们拥有强悍的硬件，在本地部署了满血版的开源模型，比如DeepSeek R1 671B，用起来还是跟官网有差别，各大平台接入的DeepSeek R1用起来也是各不相同。这是因为各平台在部署的过程中会进行优化，包括接入知识库、创建智能体、训练、超参数调整等，用户使用的是平台提供的应用程序，而不是单纯的开源模型。

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容，通常情况下有数百亿乃至数万亿个参数，可以在不同的领域和任务中表现出智能。

国内已经有很多开源的大模型，但即使我们拥有强悍的硬件，在本地部署了满血版的开源模型，比如DeepSeek R1 671B，用起来还是跟官网有差别，各大平台接入的DeepSeek R1用起来也是各不相同。这是因为各平台在部署的过程中会进行优化，包括接入知识库、创建智能体、训练、超参数调整等，用户使用的是平台提供的应用程序，而不是单纯的开源模型。

大模型爆火后的RAG系统发展，大体可以将其分为3个阶段，初级、高级、超级。初级阶段更多的是搭建起系统的pipeline；高级阶段是在召回生成测修修补补，根据badcase反推流程上的优化技巧；超级对应了从Agentic RAG、RAG不存在了、多模态RAG、结构化RAG、GraphRAG、MemoryRAG等技术飞速发展的阶段。

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容，通常情况下有数百亿乃至数万亿个参数，可以在不同的领域和任务中表现出智能。

对于 AI 技术，大家热聊的话题超 90% 都是围绕大模型，而知识图谱则是上一波 AI 浪潮中比较热门的技术。今天特邀行业专家，探讨关于大模型和知识图谱在工业领域的一些落地实践。主要分为四个部分展开：大模型和知识图谱的关系、大模型+知识图谱双擎的原理、大模型+知识图谱双擎的工业应用场景、大模型+知识图谱双擎在工业领域的成功案例。大模型和知识图谱到底是什么呢？人类有两种主要的思维模式，一种是快速而直

什么是智能体 (Agent)一种基于LLM（LargeLanguage Model）的能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的自主系统。与传统人工智能不同，Al Agent 模仿人类行为模式解决问题，通过独立思考和调用工具逐步完成给定目标，实现自主操作。通用智能体平台。

AI Agent，或称为人工智能代理，我更愿意称为AI智能体。它是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。AI Agent的设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。本文全面探讨了AI Agent的基本概念、类型、架构和关键技术对比。AI Agent作为人工智能领域的活

算力在大模型应用中起着至关重要的作用。为了满足大模型的计算需求，需要不断提升技术和设施的升级，并采取有效的技术手段来保护数据的安全和隐私。同时，通过实际应用案例的展示，可以看出算力在大模型应用中的广泛性和重要性。