从GPT到AI Agent：技术演进与应用变革

本文旨在全面解析从GPT(Generative Pre-trained Transformer)到AI Agent的技术演进路径，深入探讨其背后的技术原理、架构变化以及由此带来的应用场景变革。GPT模型的技术局限性AI Agent的核心能力突破自主决策机制的实现原理实际应用场景的扩展研究范围涵盖从基础语言模型到智能代理的技术演进全过程，包括但不限于自然语言处理、多模态理解、任务规划等领域。背景介绍

神经拟态计算：类脑芯片的嵌入式开发指南

神经拟态计算（Neuromorphic Computing）是模拟大脑神经元和突触的工作原理来实现信息处理的计算方法。与传统的冯·诺依曼架构不同，神经拟态计算通过采用类似大脑的结构和计算方式，能够更有效地执行感知、推理和学习等任务。其主要优势在于高效的并行处理能力和低功耗特点，因此在人工智能、机器人、物联网等领域有着广泛的应用前景。神经拟态计算作为一种全新的计算模式，正在改变着现代计算机科学的面貌

《遥感大模型时空建模技术系列2-时空依赖性建模理论与基础架构》

本文系统构建遥感大模型时空依赖性建模的理论框架，从数学基础到架构设计逐层解析。首先揭示时空数据的本质特性与建模挑战，提出“时空耦合依赖性”核心概念；其次深度剖析时空Transformer、动态图卷积等主流技术的数学原理与计算优化路径；最后设计模块化架构方案，通过全球农作物产量预测案例验证理论有效性。全文包含28个公式推导、15个算法实现及8个工程实践模块，为从业者提供从理论到生产的完整技术路径。