企业如何安全、私密地部署大模型？在数字化转型深入推进的今天，大模型已成为企业提升效率、优化服务的核心工具，但金融、医疗、政务等行业的企业在应用中，需直面敏感数据保护与合规性的双重挑战。将大模型私有化部署于企业自有基础设施，实现“数据不出门、AI能进门”，是平衡赋能价值与安全风险的核心路径。以下从全流程视角，拆解安全私密部署的关键策略。

深度学习之常用激活函数（2）

智能体与大模型：谁是未来的“大脑”，谁是背后的“引擎”？在人工智能迅猛发展的今天，两个术语频繁出现在科技前沿的讨论中——“智能体”（Agent）和“大模型”（Large Model）。它们如同人工智能世界的两股核心力量，一个被寄予“自主行动”的厚望，另一个则被誉为“知识爆炸”的代表。然而，尽管二者常常被并列提及，甚至在某些场景下被混为一谈，它们的本质、功能与未来定位却截然不同。要真正理解AI的演进

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(第四期)的通知各有关单位:为深入实施人才强国战略和创新驱动发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，持续推进人工智能从业人员能力培养和评价，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头研制的SJ/T 11805-2022《人工智能从业人员能力要求》于2022年7月1日发布实施。依据该标准，工业和信息化部电子工业标准化研究院联合业界企事业单位开发了

什么是多智能体强化学习

随着深度求索DeepSeek-V3.2系列开源模型在核心推理基准测试中“逼平”甚至超越GPT-5等顶尖闭源模型，全球AI行业正式告别闭源模型绝对主导的时代，迈入开源与闭源既激烈博弈又深度融合的竞合新纪元。未来两者的竞争将不再局限于单纯的性能比拼，而是围绕生态构建、成本效率、场景深耕等多维度展开，形成“分层共存、优势互补”的新格局。

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

什么是基于大模型的智能体构建？在人工智能迅速发展的今天，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经从单纯的文本生成工具演变为推动新一代智能系统的核心引擎。基于大模型的智能体构建，正是这一技术浪潮中最具前景的方向之一。它不仅仅是让机器“说话”或“写作”，而是赋予其感知、思考、决策和行动的能力，使其能够像人类一样在复杂环境中自主完成任务。

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。