大模型应用工程师

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超级人工智能（AGI）是否是大模型的必然发展方向？当GPT-4通过律师资格考试、AlphaFold破解蛋白质折叠难题，大模型的飞速迭代让“超级人工智能（AGI）”再次成为焦点。有人断言，AGI是大模型发展的唯一必然方向，是技术演进的终极宿命；但事实上，大模型与AGI之间存在本质鸿沟，技术路径的多元性、现实需求的导向性，决定了AGI只是大模型可能的发展方向之一，而非必然终点。

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具身智能体的长期任务规划与记忆机制

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深度学习中的梯度消失与梯度爆炸在深度学习模型（尤其是深层神经网络）的训练过程中，梯度消失与梯度爆炸是两类最常见且棘手的问题。二者的本质的是梯度在反向传播过程中的极端累积现象，都会导致模型无法正常收敛、训练失败或性能严重下降——梯度如同模型学习的“指南针”，合理的梯度能引导参数向最优解更新，而梯度的异常衰减或激增，会让这个“指南针”失效或失控。理解二者的成因、表现及解决策略，是掌握深层神经网络训练的核心关键。

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大模型训练数据版权与知识产权问题的解决路径大模型的训练依赖海量多模态数据，而这些数据中往往包含大量受版权、知识产权保护的作品（如文字、图像、代码、音视频等），当前行业普遍面临数据获取“合法性边界模糊”“侵权纠纷频发”“利益分配不均”等核心难题。解决此类问题需立足“法律规制、技术防护、机制创新、主体尽责”四大维度，构建全流程、多层次的治理体系，平衡大模型技术创新与知识产权保护的核心利益，推动行业合规有序发展。

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AI算法实战：逻辑回归在风控场景中的应用

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数字孪生技术：工程应用图景与效益评估

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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。

我是有底线的