同时课程详细介绍了。

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这项研究的主要目的是通过创建一个在医疗建议方面具有更高准确性的专业语言模型，来解决在诸如ChatGPT等流行的大型语言模型（LLMs）中观察到的医学知识局限性。MethodsWe achieved this by adapting and refining the large language model meta-AI (LLaMA) using a large dataset of 100,0

快手总结了一套超大规模集群下大语言模型训练方案。该方案在超长文本场景下，在不改变模型表现的情况下，训练效率相较 SOTA 开源方案，有显著的吞吐提升。通过细致的建模，可保证 Performance Model 十分接近真实性能，基于此 Performance Model，解决了大模型训练调参困难的问题。本文整理自快手 AI 平台大模型训练负责人刘育良在的分享“演讲结合在快手超算集群上的大模型训练经

本文系统阐述了在Agentic AI技术发展背景下，如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，核心竞争力已转向提示词工程、工作流设计和知识库构建三大领域。文章详细介绍了提示词设计方法、工作流DSL描述技术、知识库构建（包括RAG和关系型数据库应用）、安全防护措施以及AI项目确定方法，为开发者提供了全面的AI Agent构建指南。本文系统阐述了在当前 Agenti

本文系统阐述了在Agentic AI技术发展背景下，如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，核心竞争力已转向提示词工程、工作流设计和知识库构建三大领域。文章详细介绍了提示词设计方法、工作流DSL描述技术、知识库构建（包括RAG和关系型数据库应用）、安全防护措施以及AI项目确定方法，为开发者提供了全面的AI Agent构建指南。本文系统阐述了在当前 Agenti

大型语言模型 （LLM） 已在各种应用程序中展示了功能，但面临幻觉、推理能力受限和事实不一致等挑战，尤其是在处理问答 （QA） 等复杂的特定领域任务时。虽然知识图谱 （KG） 已被证明有助于缓解这些问题，但关于 LLM 与背景 KG 整合的研究仍然有限。特别是，用户可访问性和底层 KG 的灵活性尚未得到彻底探索。我们介绍了 AGENTiGraph（用于基于任务的交互和图形表示的自适应生成 引擎），

大型语言模型 （LLM） 已在各种应用程序中展示了功能，但面临幻觉、推理能力受限和事实不一致等挑战，尤其是在处理问答 （QA） 等复杂的特定领域任务时。虽然知识图谱 （KG） 已被证明有助于缓解这些问题，但关于 LLM 与背景 KG 整合的研究仍然有限。特别是，用户可访问性和底层 KG 的灵活性尚未得到彻底探索。我们介绍了 AGENTiGraph（用于基于任务的交互和图形表示的自适应生成 引擎），

本文详细介绍了垂直大模型的概念、发展必要性及其与基础大模型的关系。垂直大模型是针对特定行业的大模型，建立在基础大模型之上，专注于发展专业能力，解决了基础大模型在专业性、泛化性和经济性上无法兼顾的问题。文章分析了垂直大模型在企业落地的关键作用，并梳理了当前各行业应用现状，指出互联网、游戏等数字原生企业应用较快，整体呈现"微笑曲线"分布特点。基础大模型无法做到专业性、泛化性、经济性的“三角形平衡”。大

本文详细介绍了垂直大模型的概念、发展必要性及其与基础大模型的关系。垂直大模型是针对特定行业的大模型，建立在基础大模型之上，专注于发展专业能力，解决了基础大模型在专业性、泛化性和经济性上无法兼顾的问题。文章分析了垂直大模型在企业落地的关键作用，并梳理了当前各行业应用现状，指出互联网、游戏等数字原生企业应用较快，整体呈现"微笑曲线"分布特点。基础大模型无法做到专业性、泛化性、经济性的“三角形平衡”。大