本文系统介绍了大模型推理优化技术，从Roofline模型评估硬件效率，到模型层面的剪枝、量化和蒸馏等优化方法，再到快速解码算法如早停、MOE和并行解码，最后详述系统层面的算子融合、批处理优化和内存管理等技术。这些方法共同构成了提升大模型推理效率的综合技术体系，为不同场景下的模型部署提供了全方位优化思路。

阿里云函数计算AgentRun是面向企业级AI Agent的一站式基础设施平台，旨在解决从原型到产品的"生产化鸿沟"。它提供极致弹性扩展、企业级安全沙箱、模型工具统一治理、全链路可观测及生态开放支持，帮助企业跨越环境复杂运维难、依赖不稳定成本高、运行过程黑盒化三大痛点，让开发者专注业务创新，实现AI Agent从Demo到生产的平滑过渡。

架构分为三层，最下面一层是算力调度层，把企业现有的例如 CPU 资源、GPU 资源、NV的卡，或者昇腾优秀的国产 GPU 卡，都管理和调度编排起来。中间是大模型的执行层，做 RAG 整体的流程，以及如何将大模型的推理与 RAG 流程结合起来。这个过程将企业现有数据变成大模型可认识的知识，进而跑通知识库的整个 RAG 流程。再往上是面向知识库场景建设，知识库看上去是统称的场景，但在企业落地时会有不同

文章解析大模型本质为"被压缩的互联网大脑"，发展依赖算法、数据、算力三驾马车，ChatGPT是AI的"iPhone时刻"。未来趋势包括模型专业化、多模态化和智能体化。产品经理需从功能设计转向能力边界设计，掌握数据敏锐度，避免成为只会调用API的"调包侠"，而应掌握核心技术创造价值。

导读一方面，大模型在医疗场景应用需兼顾安全性与专业性，可通过数据清洗、标注和验证等控制数据质量；另一方面，大模型的计算需要大量的算力作为支撑，轻量化、本地化部署的大模型将成为重要发展方向。2023年被很多人称为“医疗大模型的元年”，国内外均有大量厂家将大语言模型应用于医疗健康领域。据统计，截至2023年10月，我国累计公开的大模型数量已经达到238个，垂直类大模型达到103个。而2-9月，我国发布

上周是智谱的多模态开源周，从GLM 4.6v到Autoglm...看到官方的博客，第一眼比较吸引我的，不是模型本身，是他们给的一个使用场景 - **图文并排**。上传一份 PDF 论文，它能生成一篇图文混排的解读文章，而且效果非常好。图片位置精准，上下文衔接自然，完全不像是机械拼接的。过去我们想做图文混排，都是预定义一些图片，让多模态大模型生成描述，再让LLM在写文章时结合图片描述，选择合适的图片

AI大模型在人工智能领域展现出巨大潜力，主要分为通用大模型和垂直大模型。通用大模型如GPT、BERT等，具有广泛的适用性和强大的泛化能力，适用于多种任务；而垂直大模型则专注于特定领域，如医疗、金融，提供更精准的解决方案。两者各有优势，通用大模型在技术引领和灵活性上表现突出，垂直大模型则在专业性和定制化服务上更具竞争力。实际应用中，两者可以互补，通用大模型作为基础平台，垂直大模型进行二次开发，满足特

大模型的新一轮军备竞赛要开始了。通俗地讲，Scalinglaw就是通过更大规模的数据量和更高的算力，再加上更大参数的模型，让大模型能够处理更复杂的任务。最终，各家基础大模型公司的竞争方向就是砸钱堆算力。但这似乎是个无底洞，一些公司选择了更正确的方式，开始通过积极寻求大模型商业化来应对这场持久战，并以实际应用的反馈来提升大模型的能力，百度便是其中之一。最新发布的2023年Q4和全年财报显示，2023

此外，相对于传统的小模型生成模式，AI大模式能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，还能得到更好的模型训练效果。可以说，AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式，将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”，而模型开发模式的转变，将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。Al大模型的预训练过程与其他神经网络语言模型类似，但其规模之大和训练算法的优化使得它可以取

此外，相对于传统的小模型生成模式，AI大模式能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，还能得到更好的模型训练效果。可以说，AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式，将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”，而模型开发模式的转变，将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。Al大模型的预训练过程与其他神经网络语言模型类似，但其规模之大和训练算法的优化使得它可以取