一个“RPA+AI”的发票处理机器人，不仅能抓取数据，还能通过OCR智能识别各种版式的发票，用NLP理解模糊的字段，甚至通过机器学习判断发票类别是否合理，实现端到端的智能处理。它不取代核心业务系统，而是作为一层灵活的“外挂”自动化层，高效连接起各个数据孤岛，快速解决那些痛点明确、ROI高的效率问题。RPA是当今企业数字化转型中的一项热门技术，它扮演着“数字员工”的角色，专注于执行那些规则明确、重复

一个“RPA+AI”的发票处理机器人，不仅能抓取数据，还能通过OCR智能识别各种版式的发票，用NLP理解模糊的字段，甚至通过机器学习判断发票类别是否合理，实现端到端的智能处理。它不取代核心业务系统，而是作为一层灵活的“外挂”自动化层，高效连接起各个数据孤岛，快速解决那些痛点明确、ROI高的效率问题。RPA是当今企业数字化转型中的一项热门技术，它扮演着“数字员工”的角色，专注于执行那些规则明确、重复

它通过硬件卸载和内核旁路，将网络从“数据传输的管道”升级为“内存扩展的总线”，是支撑AI大模型训练、云原生存储和下一代数据中心的。

对于大模型，普通用户和企业通常不做此阶段调参，而是直接使用预训练好的基座模型。：大模型调参（尤其是训练阶段）代价高昂，应基于经验或文献设定基准，然后有方向地微调。这是我们日常与大模型交互时，最常接触和需要调节的部分。，并做好详细记录，以便清楚地知道哪个参数带来了什么影响。（温度、Top-p、重复惩罚）是打造高质量大模型应用的。在这个阶段，我们使用数据让模型学习。，只通过调整生成策略的参数，来影响模

GPU池化技术是AI算力基础设施演进的必然方向。它将算力资源从固定、僵硬的“固定资产”，转变为流动、灵活的“战略资源”。与虚拟化的关系：虚拟化是池化的重要使能技术之一（提供了资源切分和隔离），但池化更关注跨节点的资源聚合与全局调度。未来趋势：池化正与云原生算力网络异构计算等趋势深度融合，目标是实现从数据中心到跨地域的全局算力资源一体化调度与供给，成为AI时代的“电力网格”。

选择GPU虚拟化方案，本质上是根据场景在性能、隔离性、灵活性、成本追求极致性能与完整功能，且不介意独占 →GPU直通。需要在多用户间安全共享，且要求接近原生性能 →API转发（vGPU/MIG）。需要极致的灵活性、动态调度和云原生集成，可接受一定的性能损失 →全虚拟化或先进的容器化方案。对于大多数企业级AI云平台和虚拟桌面基础设施而言，以NVIDIA vGPU/MIG为代表的API转发模式是目前公

总结GPU是通用并行计算的王者，尤其在AI训练和复杂科学计算领域不可替代。其强大的生态（CUDA）和灵活性是核心优势。NPU是专用AI推理的效率怪兽，在边缘计算、移动设备和大规模AI服务部署中，凭借其超高的能效比和低延迟，成为必然选择。融合趋势异构计算：现代计算平台（如数据中心、自动驾驶域控制器）通常采用的异构组合。CPU负责通用逻辑控制，GPU负责复杂训练和并行任务，NPU负责高并发、低功耗的推

在这个万物皆Agent的时代，谁掌握了Agent的安全，谁就掌握了基础设施的防御纵深。：部署在终端（服务器、PC、IoT设备）上，常驻运行，代表某个中央控制系统（管理平台、安全服务器、云控制平面）执行任务的软件进程。：系统监控Agent、配置管理Agent、备份Agent、安全软件Agent、云原生Sidecar、AI Agent执行环境。：修改Agent的配置文件，改变其行为（如指向恶意的C2服

将原始二层帧封装在UDP/IP报文中，突破传统VLAN 4096的数量限制和地理范围限制，实现跨数据中心的虚拟机无感知迁移和IP子网扩展。试着对进行一次全面、系统且深入的剖析。：在单根光纤上复用数十至上百个不同波长的光信号，是提供超大带宽（单波100G/200G/400G，系统可达Tbps级）的基石。，实现从业务发放（分钟级开通一条DCI专线）、路径优化（基于实时流量调整）、到故障自愈（亚秒级切换

总而言之，DCI正从保障“数据可通”的基础设施，演变为决定“算力可用、算力高效”的核心竞争力。尤其是对您之前关注的网络可视化等领域，理解DCI的流量特性和网络架构，是分析跨数据中心流量、优化监控方案的关键前提。“暗光纤”自主可控、扩容灵活但技术门槛高；：DCI网络本身将采用云原生架构，通过软件定义和全局智能调度，实现资源的极致弹性与高效利用。，需要将成千上万的GPU连接成跨数据中心的超级集群，这是