工业和信息化部电子工业标准化研究院，关于开展人工智能从业人员“人工智能大模型应用工程师”专项培训的通知！时间：2025年7月17日-2025年7月21日地点：青岛以下为具体通知内容：

如何持续、安全地向大模型注入新知识？向大模型持续、安全地注入新知识，核心是解决“知识时效性更新”与“原有能力保护”的平衡问题，同时规避过拟合、事实偏差、灾难性遗忘等风险。需结合参数更新、非参数补充、安全管控三大体系，形成全流程解决方案。

深度学习初学者指南在当今人工智能飞速发展的时代，深度学习无疑是其中最耀眼的技术之一。无论是语音助手、人脸识别，还是自动驾驶、智能推荐系统，背后都离不开深度学习的强大支持。对于许多刚接触这一领域的学习者来说，深度学习既充满吸引力，又显得神秘莫测。本文旨在为初学者提供一份清晰、实用的入门指南，帮助你迈出探索深度学习的第一步。

总体目标与大致结构应用的包import深层神经网络

随着分布式系统与人工智能技术的不断发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在无人机编队、智能交通、机器人协作等领域展现出广泛的应用前景。其中，协同群集运动控制作为多智能体系统的核心研究方向之一，旨在通过局部交互规则使多个智能体在无全局指挥的情况下自发形成有序的群体行为，如聚集、避障、路径跟踪等。本文将介绍一种基于一致性算法和虚拟力模型的协同群集控制策略，并提供其核心代

       在人工智能技术迅猛发展的今天，“智能体”（Agent）这一概念正逐渐走入大众视野。无论是自动驾驶汽车、语音助手，还是推荐系统和工业机器人，背后都离不开智能体的支撑。那么，究竟什么是智能体？它与传统程序有何不同？又如何在现实世界中发挥作用？本文将带你全面了解智能体的本质、特征、分类及其应用。

一文看懂多模态大语言模型CLIP架构!

大模型的复杂精准推理与规划，需以“模型能力为核心、Prompt引导为抓手、技术协同为支撑、迭代优化为保障”，形成闭环体系。实际落地时，需根据任务场景（如数学、商业、法律）与资源条件（模型规模、硬件能力）灵活组合方法，既追求推理深度，又确保结果可落地、可验证。相关学习推荐:工业和信息化部电子工业标准化研究院关于开展人工智能从业人员 “人工智能大模型应用工程师”专项学习课纲

小模型逼近大模型性能的核心是“压缩提效+蒸馏传知”的组合策略：通过剪枝、量化、架构优化精简模型结构，降低部署成本；通过动态蒸馏、链式蒸馏、合成数据迁移大模型知识，弥补参数量差距。在实际落地中，需结合任务场景、硬件资源定制技术方案，同时通过多阶段训练、参数高效微调进一步优化性能，最终实现“小而强”的模型部署目标。相关学习推荐:工业和信息化部电子工业标准化研究院关于开展人工智能从业人员 “人工智能大模

如何大幅降低大模型的训练和推理成本？大模型的训练与推理成本主要源于海量参数带来的算力消耗、存储开销和资源利用率低下等问题。要实现成本的大幅降低，需从模型本身、计算架构、训练流程、部署管理等多维度协同优化，在保证模型性能不显著下降的前提下，最大化资源利用效率。以下是经过产业实践验证的核心策略：