2024年5月底，在青岛市算力发展大会上，青岛市工业和信息化局发布的《青岛市人工智能产业创新发展行动计划（2024—2026）》提出：青岛将实施算力设施“强基”、算法模型“铸魂”、数据要素“提质”、核心产业“固链”、创新平台“领航”、产业生态“聚力”、场景应用“赋能”七大行动，将大模型作为重点推进方向。”张文政将海尔、海信、青啤这些企业比作圆心，在它们的“圈子”里有数以万计的攸关方，而“圆心”们打

通用大模型技术快速发展，但很多传统行业推进得并不快。对企业而言，大模型应用需要综合考虑专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等多种因素。针对这些现实情况，腾讯集团提出重点发展行业大模型的理念。本文基于一线大量实践反馈，做出系统归纳总结，呈现行业大模型发展真实情况，厘清关键争议和困惑问题。真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

Pipeline 并行（流水线并行）：将模型的不同层分布在多个设备上，形成一个处理流水线，这样每一部分只需要存储和处理模型的部分参数。张量并行：针对大规模张量操作，将其分解并在多个GPU上并行执行，例如，对于大的矩阵乘法操作，可以将矩阵沿某一维度切分后在多GPU上进行并行计算。混合并行：结合数据并行与模型并行，根据模型结构特点灵活应用。

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然而，随着这股浪潮的汹涌，人们开始关注那些35岁以上的程序员，在这个快速变化的时代中，面临着怎样的挑战和机遇？该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下

Naive RAG（基于检索的增强生成）应用主要是在整合自身知识库的基础上，提升大型模型的性能，以产出更精准、即时和丰富的行业内容或定制化信息。信息转换：{“英文关键词”: [“bicycles”, “invention”, “timing”], “中文关键词”: [“自行车”, “发明”, “时间”]}。用户输入示例：“请用2000字的篇幅详细说明，我的问题是，自行车是什么时候发明的？因此，我们

最近在国内的8个矿井发生了同一件新鲜事——煤矿工人不用下井，而是在地面上作业，不仅工作环境更舒适，而且极大地减少了安全事故。覆盖煤矿的采、掘、机、运、通、洗选等业务流程下的1000多个细分场景，减轻煤矿工人的工作强度，华为云盘古矿山大模型游刃有余。在银行，排队办理业务的人为什么少了？因为华为云盘古金融大模型可以对银行的各种操作、政策、案例文档进行预训练，根据客户的问题，为柜台工作人员自动生成流程和

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。让我们将 AFLOW 的优化过程比作探索一道新佳肴的旅程，就像精心调配食材一样，AFLOW 也在逐步调整工作流程，直至呈现出最令人满意的结果。AFLOW 的目标是在特定任务中，寻找表现最佳的工作流程，这些任务可能包括解决数学问题、根据需求编写代码，或是进行长文本的多步骤推理。短期内

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