企业研发管理早已告别 “依赖个体经验、靠运气突破” 的粗放时代，如何将研发创新从 “偶然成功” 转化为 “可复制、可持续的必然成果”，成为所有追求长期竞争力的企业必须破解的命题。华为，作为从中国走向世界的科技巨头，其研发体系的迭代历程极具标杆意义 —— 从早期聚焦技术突破却面临部门壁垒、资源分散的困境，到通过引入并重构集成产品开发（IPD）体系，逐步搭建起覆盖战略规划、产品开发、技术预研、质量成本

内容特色：包含 20 个标杆案例与 20 余种前沿 AI 理念，覆盖从战略设计到执行的全流程指导。书中案例横跨制造、零售、金融、服务等多个行业，既有大型企业的转型实践，也有中小企业的成功经验；既有技术驱动的转型路径，也有业务引领的变革模式，为不同类型企业提供全方位参考。

微调的本质是 **“迁移学习” 的实践 **：预训练模型（如 BERT、GPT、ResNet 等）已从海量数据中学习到通用特征（如语言规律、图像边缘特征），微调通过在特定任务数据上调整模型参数，让通用特征与任务特性结合，实现 “通用知识向专项能力” 的迁移。例如，在罕见病 “阵发性睡眠性血红蛋白尿症（PNH）” 识别任务中，研究人员用 50 例病例数据微调提示向量，使模型对 PNH 的鉴别准确率从

采用客户端 - 服务器架构模式。：在企业级应用开发中，涉及整合企业内部众多异构系统（如 ERP、CRM、OA 等）数据与功能，MCP 可将这些系统封装为大模型可调用的能力模块，实现跨系统数据集成与业务流程自动化，如构建企业智能数据分析平台，使大模型能便捷访问不同业务系统数据进行分析。：方便集成多种外部数据源与工具，无论是本地文件系统、数据库，还是在线 API 服务等，都能整合到同一框架下，为大模型

Transformer模型设计之初，用于解决机器翻译问题，是完全基于注意力机制构建的编码器-解码器架构，编码器和解码器均由若干个具有相同结构的层叠加而成，每一层的参数不同。编码器主要负责将输入序列转化为一个定长的向量表示，解码器则将这个向量解码为输出序列。Transformer总体架构可分为四个部分：输入部分、编码器、解码器、输出部分。

2024 年世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议，非常火爆。第一天，19 场论坛、数百位 AI 圈最瞩目的学术界、产业界代表展开了密集的讨论。

YOLOV到底做了什么？YOLO核心思想把目标检测转变成一个回归问题。将整个图像作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。

左宗棠的一生，是晚清乱世中一位 “刚烈名臣” 以经世之才践行报国之志的壮阔史诗，其轨迹始终与国家安危、边疆稳固紧密相连，既留下了收复新疆的不朽功勋，也刻下了近代化探索的深刻印记。​早年的他，虽科举失意却未沉沦，转而深耕经世致用之学，在农学、舆地、军事领域积累深厚，青年时便以 “湘上农人” 自许，却心怀 “身无半亩，心忧天下” 的抱负。与林则徐的湘江夜谈，更埋下了他日后经略西域的种子，这份蛰伏期的积

如何深入浅出理解大模型，一下子认识AI大模型的家族：生成式AI、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、大语言模型和Transformer架构，你值得拥有！

SwinTransformer是一种为视觉领域设计的分层Transformer结构。它的两大特性是滑动窗口和分层表示。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许跨窗口连接。分层结构允许模型适配不同尺度的图片，并且计算复杂度与图像大小呈线性关系。Swin Transformer借鉴了CNN的分层结构，不仅能够做分类，还能够和CNN一样扩展到下游任务，用于计算机视觉任务的通用主干网络，可以用于图