摘要：机器学习和深度学习是AI领域的核心概念。机器学习是更广泛的范畴，依赖人工特征提取；深度学习作为其子集，通过神经网络自动学习特征。关键区别在于：机器学习适合小数据、解释性强的场景（如银行风控），只需CPU运算；深度学习需要海量数据和GPU支持，擅长处理图像/语音等复杂任务（如人脸识别），但解释性差。选型需综合考虑数据量、任务复杂度及计算资源，结构化数据常用机器学习，非结构化数据多用深度学习。

摘要：本文用"超级厨房"比喻解析AI硬件分工：CPU是统筹主厨，GPU是并行切菜团，显存则是关键灶台案板。以7B大模型为例，显存容量决定能否运行（门槛），GPU核心数影响速度（TFLOPS），CPU处理数据供给（防短板），而显存带宽（如HBM）对大规模训练尤为关键。完整流程展示了数据从CPU预处理到GPU计算的流转过程，指出硬件配置需平衡各环节，避免因显存不足或CPU瓶颈导致G

摘要：本文用"超级厨房"比喻解析AI硬件分工：CPU是统筹主厨，GPU是并行切菜团，显存则是关键灶台案板。以7B大模型为例，显存容量决定能否运行（门槛），GPU核心数影响速度（TFLOPS），CPU处理数据供给（防短板），而显存带宽（如HBM）对大规模训练尤为关键。完整流程展示了数据从CPU预处理到GPU计算的流转过程，指出硬件配置需平衡各环节，避免因显存不足或CPU瓶颈导致G

文章摘要： AIAgent（智能体）实现了从"缸中之脑"到"全能管家"的进化，为LLM配备了感知、工具和规划能力。其核心采用"双轨制"逻辑：先评估任务复杂度，再分流执行简单对话或复杂任务。对于复杂任务，Agent能自主拆解目标、调用工具并整合结果，具备自我纠错能力。这种架构如同操作系统，将LLM的推理能力转化为实际执行力，突破了数字与物理

摘要：RAG（检索增强生成）技术通过"开卷考试"模式解决大模型的时效性和幻觉问题。其核心流程分为三阶段：1)索引阶段将文档切片并向量化存储；2)检索阶段计算用户问题与文档片段的相似度；3)生成阶段结合检索结果输出答案。RAG具有四大优势：避免幻觉、保持时效性、保护数据隐私、确保答案可溯源。该技术作为用户与大模型间的中间层，通过检索外部知识库增强提示词，约束模型仅基于最新资料作答

摘要：NLP领域的关键路线之争是BERT的双向理解(MLM)与GPT的单向生成(CLM)。BERT通过完形填空任务训练，能双向分析但生成能力弱；GPT通过文字接龙任务训练，专注单向生成但通用性更强。GPT胜出的三大原因：1)生成任务兼容理解任务；2)数据利用率更高；3)训练与推理场景一致。最终，当模型规模足够大时，GPT不仅保持生成优势，理解能力也超越BERT，使CLM路线成为大模型时代的主流选择

摘要：DeepSeek的MLA和LoRA技术通过低秩分解实现高效参数压缩，将高维特征向量压缩为少量"精华数字"存储，使用时再还原。这一过程利用压缩器和生成器矩阵：前者提取核心特征（如从4维压至2维），后者恢复完整维度。该技术基于"低秩假设"，在节省50%显存的同时保持计算效率，使大模型兼具轻量化和高性能特性。典型场景下，输入向量经过降维-升维处理后，能完整保

未来的两个风口？论如何将大模型与车联网结合！