从2022年大语言模型ChatGPT的横空出世，到2024年视频生成大模型Sora的惊艳亮相，人工智能技术已经迈入了一个全新的发展阶段——生成技术和多模态大模型阶段。各省市、自治区从事人工智能、自然语言处理、图像处理、视频处理、数据挖掘、无人机、无人车、无人艇、智慧城市、智慧医疗、智能装备、目标识别、轨迹规划、智慧交通等领域相关研究的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及

六大智能体框架解析：Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain、CrewAI各有特色，覆盖从零代码到复杂开发的智能体构建需求。Dify适合企业级应用，Coze提供零代码开发，n8n专注自动化流程，AutoGen支持多智能体协作，LangChain适合模块化开发，CrewAI实现角色分工。选择时需考虑开发门槛、语言支持、多智能体协作能力等维度。低代码需求推荐Coze/n8n，企业

源自：现代防御技术作者：邢汇源 崔亚奇 王子玲 熊伟 蒋丙栋注：本文由“人工智能技术与咨询”发布，若有无法显示完全的情况，请搜索“人工智能技术与咨询”查看完整文章相关学习：人工智能、大数据、多模态大模型、计算机视觉、自然语言处理、数字孪生、深度强化学习······摘 要针对海洋环境下无人艇载光学图像背景信息复杂、小目标，当前目标检测算法特征提取能力不足、定位能力弱、检测精度差等问题，提出了一种基于

数字孪生（Digital Twin）是一种集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，通过在虚拟空间中构建物理实体的高保真模型，实现对物理对象全生命周期的实时映射、监控、预测与优化。物理系统数据来源多样（IoT传感器、PLC、MES、ERP等），格式、频率、精度不一。构建物理实体的多维模型：几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等。数字孪生需融合机械、电气、控制、材料、AI等多个领域知识。实时

AI模型训练过程中出现 loss震荡（Loss Oscillation） 是一个常见但影响严重的问题，表现为训练/验证损失曲线剧烈波动、难以收敛，甚至导致模型性能下降。若无法增大，可使用 梯度累积（Gradient Accumulation） 模拟大 batch 效果。注意 BN 在量化感知训练（QAT）中可能因权重震荡导致统计量不准（需后处理重估计）量纲不一致：对输入特征进行标准化（如 Z-sc

截至2026年初，数字孪生（Digital Twin）与人工智能（AI）的融合已进入深度协同、智能闭环的新阶段，不再局限于“可视化+数据展示”，而是朝着可交互、可决策、可执行、可进化的“社会化虚拟生命体”方向演进。基于DiT（Diffusion Transformer） 和多模态大模型（如文心4.5T、OmniHuman-1），数字人实现“神、形、音、容、话”高度统一。数字孪生平台（如 EZV、C

Phi-2 / Phi-3-mini（Microsoft）：参数量小（2.7B/3.8B），性能强，支持 INT4 量化。Gemma-2B / Gemma-1.1B（Google）：支持 GGUF 格式，适合 llama.cpp。Llama-3-8B-Instruct（量化版）：若设备性能较强（如高端手机），可用 4-bit 量化版本。将知识文档切片 → 使用轻量嵌入模型（如 all-MiniLM

CSDN大礼包《人工智能大模型课程》CSDN大礼包《人工智能平台设计开发课程》