AI正从概念走向落地，物流、金融、医疗等领域已开始用大模型解决实际问题。真的不必执着于自研大模型，而应专注应用创新。此外，AI正从感知理解向决策执行演进，推动具身智能发展。未来AI将更垂直、实用、高效，开发者需深耕行业需求，解决具体问题。

AI正从概念走向落地，物流、金融、医疗等领域已开始用大模型解决实际问题。真的不必执着于自研大模型，而应专注应用创新。此外，AI正从感知理解向决策执行演进，推动具身智能发展。未来AI将更垂直、实用、高效，开发者需深耕行业需求，解决具体问题。

AI正从概念走向落地，物流、金融、医疗等领域已开始用大模型解决实际问题。真的不必执着于自研大模型，而应专注应用创新。此外，AI正从感知理解向决策执行演进，推动具身智能发展。未来AI将更垂直、实用、高效，开发者需深耕行业需求，解决具体问题。

​Embedding就是大模型自己的语言，任何需要跟大模型沟通的文字、图像、视频都需要转换为大模型所能理解的语言：Embedding，它才能处理。处理完成后，它再翻译成人类能理解的文字、图像等。这也是大模型最强大的核心能力之一，多模态处理能力。

还记得第一次听说AI能写代码时，你是不是也偷偷担心过："完了，程序员要失业了"？但真正开始学习AI开发后，才发现一个惊人的真相：AI不是来抢我们工作的，是来帮我们摸鱼的，真香！ 毕竟，能让机器学习的，为什么要自己学呢？

理解GPU的重要性，不仅仅是理解一项硬件技术，更是理解我们这个时代AI如何从理论走向实践、从实验室走向千家万户的关键路径。在可见的未来，GPU仍将是AI进步的核心驱动力之一。但我们也期待，更多元、更高效、更普惠的算力选择不断出现，推动人工智能技术走向更广阔的世界。

理解GPU的重要性，不仅仅是理解一项硬件技术，更是理解我们这个时代AI如何从理论走向实践、从实验室走向千家万户的关键路径。在可见的未来，GPU仍将是AI进步的核心驱动力之一。但我们也期待，更多元、更高效、更普惠的算力选择不断出现，推动人工智能技术走向更广阔的世界。

选择大语言模型就像选择工具一样，没有绝对的最好，只有最适合的。对于大多数中文用户，重要的是开始使用并在实践中找到最适合自己需求的工具组合。AI技术发展迅速，保持学习和尝试新工具的态度，才能充分利用这项变革性技术带来的优势。

大模型并不拥有人类意义上的、带有主观体验的理解力。但它拥有一种强大的、基于统计和概率的“功能性理解”能力。

Token就是大模型用来理解和生成文本的“基本积木块”。它不完全等于汉字或英文单词，而是根据算法拆分出的子词单元。Token的数量直接决定了模型的计算成本、记忆能力和响应限制。