今天听了三个小时的AI大模型讲座，有几个感受大模型作为基础设施，为国之重器，已经超越了个人或者企业的能力范围，对大模型的争夺已经事关中国近20年的国运。中国必须采取一切手段去争夺算力、数据和人才，趁现在还没落后太远。大模型做的好坏与否取决于高质量数据，中文资料少，质量差，应该在可遇见的未来无法超越外国的大模型。能做的只有在外国语料库上进行训练。大模型是可以解释的，包括为什么这个模型性能好，为啥那个

今天听了三个小时的AI大模型讲座，有几个感受大模型作为基础设施，为国之重器，已经超越了个人或者企业的能力范围，对大模型的争夺已经事关中国近20年的国运。中国必须采取一切手段去争夺算力、数据和人才，趁现在还没落后太远。大模型做的好坏与否取决于高质量数据，中文资料少，质量差，应该在可遇见的未来无法超越外国的大模型。能做的只有在外国语料库上进行训练。大模型是可以解释的，包括为什么这个模型性能好，为啥那个

在深度学习领域，"大模型"通常指的是模型参数数量庞大、拥有深层结构的神经网络。这些模型的规模通常表现为网络中的参数数量，即模型中需要学习的权重和偏置的数量。具体来说，大模型可能包含数百万到数十亿的参数。

DeepSeek是中国一家专注于通用人工智能（AGI）研发的科技公司，其核心产品基于自主研发的大模型技术（如推理模型DeepSeek-R1和通用模型），在数学推理、代码生成、逻辑分析等复杂任务上性能比肩OpenAI顶级模型。公司提供智能对话助手、API接口及企业级解决方案，覆盖文本生成（创意写作、摘要翻译）、自然语言理解（语义分析、知识推理）、编程辅助（代码生成与调试）、多模态绘图（SVG、Mer

从 DeepSeek R1 发布那天开始，我就开始写文章介绍 DeepSeek，没想到这几天这么火爆了。不过我在翻看评论区时，发现很多朋友并没有很好的发挥出 DeepSeek R1 的潜能。朋友们，我真是着急啊。心急之下，赶紧写了这篇文章，教大家一些有用的技巧，并提供一些案例，来让 DeepSeek R1 成为咱们的得力干将。为照顾一些新手朋友，这里还是先说下在哪使用 DeepSeek，老手跳过这

在过去几年中，机器学习领域取得了迅猛进步，创造了人工智能的一个新的子领域：生成式人工智能。这些程序通过分析大量的数字化材料产生新颖的文本、图像、音乐和软件，我将这些程序简称为“GAIs”。

企业级大模型商业化产品通过构建包含前端界面、后端服务、模型服务等组件的应用架构，实现了用户与大模型的交互。用户在前端输入Prompt，前端发送请求至后端，后端调用模型服务与大模型进行Tokenization、模型推理、Decoding等操作，最后将结果返回给前端展示。整个过程涉及HTTP/HTTPS、RPC、消息队列等多种通信方式，以及前后端数据交换的JSON格式。具体的代码实现会根据选用的技术栈

在人工智能（AI）迅速发展的背景下，从传统的编程领域如Java程序员转向大模型开发是一个既充满挑战也充满机遇的过程。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。一、明确大模型概念简单来说，大模型就是具有大量参数和强大计算能力的人工智能模型，可以处理各种复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。想象一下，大模型就像是一个超级聪明的大脑，能够理解和处理各种信息。二、转行步

AI大模型的战场分化确实是当前人工智能领域的重要趋势。通用大模型和垂直大模型各有优势，下面我们来详细分析一下。通用大模型（General-purpose Large Models）是指那些设计用来处理多种任务和数据类型的大型人工智能模型。通常在大量文本、图像、声音等多模态数据上进行训练，以便能够理解和生成多种格式的内容。通用大模型的核心特点是它们的灵活性和广泛适用性，可以不需要或者只需很少的适配和

模型在高层次上有两种不同类型的模型：语言模型（language models）和文本嵌入模型（text embedding models）。文本嵌入模型将文本转换为数字数组，然后我们可以将文本视为向量空间。在上面这个图像中，我们可以看到在一个二维空间中，“king”是“man”，“queen”是“woman”，它们代表不同的事物，但我们可以看到一种相关性模式。这使得语义搜索成为可能，我们可以在向量