人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图，深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分，帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。在AI开发过程中，开发工具的完备程

在AI大模型开发的快速发展的行业中，35岁的你完全有能力接受新知识，掌握新技能。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。**AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学习能力，更在于其对于解决现实世界复杂问题的巨大潜

2025春节期间，Deepseek和宇树科技的机器人火爆出圈，让很多普通人切身感受到人工智能已经袭来。尤其是Deepseek，甚至有文章说“Deepseek能让张雪峰都失业”。虽然Deepseek目前还没夸张到能报高考志愿表这种程度，但的确和之前的人工智能(AI)聊天助手相比进步了一大截，很多文字分析和处理的工作用人工智能来做已经超过普通人类了。近几年每年都有家长会过来问我，“林老师，我给孩子选这

在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的

人工智能（AI）的快速发展引发了各行业的变革性转变。在 AI 的众多进步中，智能体作为创新的基石脱颖而出，重塑了行业格局，提升了用户体验，并将自动化推向了新的高度。这些自主运行的虚拟机已经在客户服务、医疗保健、金融甚至娱乐等领域占据了一席之地。那么，人工智能智能体的未来会是怎样的呢？在本文中，我们将探讨 2025 年及未来几年人工智能智能体的趋势和预测。人工智能智能体是旨在执行任务、做出决策并与人

目录1. 大语言模型（LLM）的核心定义2. 大语言模型（LLM）的核心技术和特性2.1 Transformer 架构2.1.1 看全局抓重点：注意力机制2.1.2 并行处理：效率高2.1.3 理解句子结构：捕捉长距离依赖2.1.4 将文字变成数字：嵌入表示Embedding2.2 Transformer 是如何生成答案的？2.2.1 把重点重新组织：编码器-解码器结构2.2.2 输入和输出之间的

1.2.1 Agent由来有很多人或许会疑惑，Agent 这个东西看起来跟 LLM 也没差得那么远，那为啥最近突然 Agent 那么火，而不称之为 LLM-Application 或者其他的词呢？这就得从 Agent 的来历上说起了，因为 Agent 是个很古老的术语，甚至可以追溯至亚里士多德和休谟等人的言论。从哲学意义上讲，“代理人”是指具有行动能力的实体，而 “代理” 一词则表示这种能力的行使

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。

AI智能客服是什么？AI智能客服是新一代的智能化在线客服系统，它在传统的客服功能基础上，加入了大量的AI算法逻辑，实现了智能接待、自动客户资源获取、智能资源流动和分配的效果。AI智能客服能够显著提高企业的客服接待效率，减轻人工客服的压力，并大幅降低运营成本。AI智能客服的应用潜力根据《2024年中国智能客服市场报告》，中国智能客服市场规模在2023年达到了86.9亿元，预计到2027年将增长至18