在当今大模型（Large Model）时代，模型规模的急剧增长对计算资源提出了前所未有的挑战。单张计算卡（如GPU）的算力和显存已远不能满足千亿甚至万亿参数模型训练与部署的需求。为了应对这一挑战，分布式训练与推理技术应运而生，通过将计算任务和模型参数分解到多张乃至成千上万张计算卡上，实现了对庞大模型的有效处理。在分布式策略中，数据并行（Data Parallelism, DP）、专家并行（Expe

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记住，AI是工具，是辅助我们完成任务的工具。AI绘画工具: 如果你喜欢绘画，但又缺乏绘画技巧，可以尝试使用Midjourney、Stable Diffusion等AI绘画工具，这些工具可以根据你的描述，生成各种风格的绘画作品。AI写作工具: 如果你需要写文章，可以尝试使用Jasper、Copy.ai等AI写作工具，这些工具可以帮助你快速生成高质量的文章，大大提高你的写作效率。除了这些工具，还有很多

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维度用来描述从哪些方面对智能体进行效果评估。通常可以分层对维度进行细化，第一层维度通常是场景，用来描述智能体可以完成哪些业务场景，第二层维度通常是任务，描述一个业务场景下需要完成的具体任务。通过对智能体进行场景和任务的拆解，可以确保更加全面地对智能体进行多方面、多维度的效果评估。维度定义对于数据集构建、指标设定具有重要参考意义。业务场景（第一层维度）任务定义（第二层维度）销售相关问题：意图识别、黑

从 Unimate 的笨拙示教到 F-TAC Hand的灵巧操作，具身智能的进化史就是人类赋予机器 “身体” 与 “灵魂” 的史诗。当机器人能像人类一样感知、学习、创造，我们不仅在创造工具，更在探索智能的本质。

功能：构建分类器，检测 CT 影像中的肺结节（良性/恶性）。医学意义：肺结节是肺癌早期标志，自动分类可辅助诊断，降低漏诊率。技术目标掌握深度学习工作流：数据预处理、模型训练、评估。实现高召回率（Recall），减少假阴性（漏诊）。比较 CNN、ViT 和多模态模型在医学影像中的性能。提供可解释性（如 Grad-CAM），增强医生信任。本文完善并扩展了肺结节检测分类器项目，整合（历史对话）、Med-

StableDiffusion模型通过一种称为“去噪”的过程来生成图像，这个过程涉及到在潜在空间中逐步从随机噪声中提取出有意义的图像特征。模型首先在潜在空间中生成一个完全随机的噪声图像。这个图像是随机的，不包含任何有意义的信息。噪声预测器（也称为去噪函数）估计这个随机图像中的噪声。这个预测器是模型的一部分，它学习如何从噪声中恢复出清晰的图像。模型从初始的随机噪声图像中减去预测的噪声，以便逐步揭示出

在腾讯 2024 数字科技前沿应用趋势中，强调了“通用人工智能渐行渐近，大模型走向多模态，AI智能体（Agent）有望成为下一代平台当下多模态大模型不仅仅是学界新宠，也是未来行业发展进步的一大方向，站在这篇综述的基础之上，期待我们可以更快更好的理解未来多模态大模型的发展，赶上这波通用人工智能的新浪潮！

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