AGI时代正在加速到来，越来越多的企业CIO们意识到，企业进入AGI时代必须翻过三座大山，即：AI战略不明确、落地的应用场景匮乏、算力资源稀缺。如何帮助企业又好又快地解决这些难题，成为CIO工作的第一要务。K哥作为嘉宾受邀参加神州数码的“数云原力大会2024”，欣喜地发现，CIO们苦苦思索的难题，似乎有了答案。《中庸》有云：“故君子尊德性而道问学，致广大而尽精微”，千行百业AI着陆的关键就在于，以

我有个学妹小文，今年全网都是AI的时候，她嗤之以鼻，这玩意从她大学就被吹到现在，也不就是个“我有个学妹小文，今年全网都是AI的时候，她嗤之以鼻，这玩意从她大学就被吹到现在，也不就是个“他们家的课程我自己也在学，并且推荐过好几次了，确实都做得不错，门槛低难度低，学起来很好玩。当时，领导突然派了个活，让她在两天内做好季度报告，代表部门参加评奖时，她整个人懵住了。也有朋友买了课，上课才发现，老师教的工具

推荐” 的逻辑是，用户越多，反馈越多，推荐引擎越聪明。不同于Transformer传统架构的是，它采用了线性注意力机制，综合性能比肩GPT-4o、Claude-3.5等海外领军模型，并且能够高效处理高达400万token的输入，可输入长度是GPT-4o的32倍，Claude-3.5-Sonnet的20倍。开源的另一个好处，就是有助于技术品牌的建立，MiniMax非常重视技术品牌的打造，这源于闫俊杰

在MiniMax等中国AI公司的不断努力之下，已经有效缩短了中美大模型之间的技术代际差，虽然与GPT-4等顶级模型相比，仍然有差距，但是AI产业正处于快速发展阶段，套用一句中国的老话：乾坤未定，你我皆黑马。模型参数量提升3倍，数据提升4倍，训练成本并没有增加太多。美国AI界正感受到来自中国力量的挑战，从年初的DeepSeek横空出世，到最近MiniMax-M1的发布，中国企业坚持走技术自主创新之路

凭借电商业务的雄厚资金支持，阿里在大模型领域不断发力，其推出的通义千问大模型，背后是大量资金投入到算力建设、数据收集与处理，以及顶尖人才的招揽上，构建了其他AI企业难以超越的护城河。它们在过去几年积累了顶尖的技术团队（宝贵的稀缺资产）、成熟的模型能力（在特定能力上依然具有竞争力，足以支撑行业应用）、一定的品牌知名度和市场认知（在行业内和潜在客户中已经建立了认知度），凭借这些积累，转向垂直大模型（如

随着大模型能力越来越强，AI工具越来越成熟，很多岗位将消失，如：客服、文员、翻译等，同时也会诞生许多新的职业，比如：提示词工程师、AI安全专家、AI训练师等等。有人适应了新的要求，获得了工作机会；也有人无法适应，黯然离场。不管你愿不愿意，这就是社会演进的过程。那么，在AI时代下，具备什么特质的人不会被淘汰呢？我的答案是：靠谱、有执行力、能拿到结果。这个答案也许有些简单、老套，但是不管处于什么时代，

旗舰版（AI）：在基础能力之上，进一步叠加AI威胁建模、 AI 漏洞研判、AI源代码审计、AI修复建议与智能报告生成等模块，利用大模型驱动的自动化能力，实现“生成即安全”的目标，大幅提升漏洞识别精度、修复效率和整体安全成熟度。为此，我们邀请国内领先的AI安全企业----安恒信息做了一次双层次实验，并且搭建了一套完整的“多智能体（MCPs）协同驱动的自动化安全审计体系”，系统性评估AI代码生成工具在

AI 时代，DeepSeek 已经成为不可忽视的工具。与其在信息的海洋中迷失方向，不如直接领取这份【DeepSeek 知识库】，快速掌握核心技能，抢占先机！DeepSeek幻觉太严重，根本不靠谱。看到这里，我笑而不语，这未免有点因噎废食了。，帮你省时省力，从入门到精通，轻松掌握 DeepSeek 的核心功能与使用技巧，在这个 AI 时代快人一步！网上这么多教程，哪些才是有用的？前阵子，看到一位博主

导语：AI大幕渐次拉开，台上大模型的领袖们光彩夺目。不过，这些大佬在私下里全都围绕着一个人转，恳求他能提供更多的芯片。这个人就是AI军备竞赛中唯一的“军火供应商”——英伟达CEO黄仁勋。马斯克曾经亲自恳求黄仁勋，仅仅为了能获得更多英伟达的芯片；甚至甲骨文的创始人拉里·埃里森也在黄仁勋面前低声下气，只为多购买些芯片——因为芯片的短缺意味着AI进步的放缓。正是黄仁勋站在整个AI界的背后，让这场革命有了

AI大模型技术实战—— RAG、Agent、Transformer 架构的核心原理、应用 Fine-tuning 技术，精准微调AI大模型，是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键，是针对特定场景的AI解决方案。是指运行一段具有特定功能的代码块的行为，以增强其处理能力，实现更复杂的任务，使大模型能够集成外部工具和资源，提升交互性和实用性。解析大模型底层原理，和技术架构！老师们将大模型技术原理讲透的同