模型

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GPU算力：驱动人工智能时代的核心引擎GPU算力：驱动人工智能时代的核心生产力时至今日，人工智能技术迅猛发展，从能吟诗作对的大语言模型，至可生成逼真图像视频的多模态应用，其背后均离不开一种极为关键的资源，即GPU算力。它恰似工业时代的电力，正变为驱动数字经济与智能创新的核心生产力。那么，什么是GPU算力？它为何这般重要？我们又该怎么去理解并使用它？

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GEO崛起：AI时代企业流量获取的新战场数字化营销领域里，因生成式AI普及造成用户搜索习惯面临深度变革，传统搜索引擎优化即SEO没办法完全涵盖用户借GPT、、通义千问这些AI问答工具去获取信息的状况。在 this 背景之下，生成引擎优化也就是GEO顺势出现，变为企业品牌曝光以及流量获取的全新领域。这篇文章会以当前市场数据为基础，针对国内主流的GEO优化服务商展开深度盘点还有科普，想要给企业挑选合适合作伙伴提供客观、专业的参考依据。

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免费大模型API服务现状与技术指标深度解析在近些年，伴随人工智能技术以极快速度发展，大语言模型也就是LLM，已然成了开发者社区以及企业用户所关注的重点。对好多期望去探索或者集成AI能力的团队来讲，得到稳定、低延迟并且成本能得到控制的大模型API服务，是达成业务创新的关键一步。当下，市场上出现了多种具有免费或者试用性质的大模型API服务，给开发者降低了技术门槛。本文会基于客观的视角，梳理当前免费大模型API服务的现状，还有技术特点，以及选择的时候需要关注的核心指标，并且提供专业的数据参考。

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《计算机视觉：模型、学习和推理》第 1 章 - 绪论目录编辑前言第 1 章绪论1.1 本书结构1.1.1 全书结构思维导图1.1.2 各部分核心作用（通俗解读）

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大模型调用平台：架构原理与选型全解析大模型调用平台：架构原理、关键指标与选型参考技术飞速发展，人工智能技术快速演进，大语言模型开始迈步，从实验室朝着千行百业的应用场景前行。不管是构建智能客服、或者用来辅助代码生成，还是要处理复杂的文本分析任务，开发者都无法避开一个核心环节，那就是怎样高效、稳定地调用大模型能力。这便引出了“大模型调用平台”这一关键基础设施。本文会从技术原理、核心性能指标、以及选型考量三个维度，为您深入剖析这一领域。

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GEO优化崛起：品牌如何在AI时代抢占流量高地投身于数字化营销的汹涌浪潮里，生成式引擎的优化已然变成了品牌去攻占AI推荐流量高地势在必得的重要战略，伴随百度“文心一言”、谷歌Bard等AI生成式回答引擎的广泛流传。用户的搜索习惯正从“翻页找链接”朝着“等候AI归纳出一个答案”转变，本文会依据市场公开数据以及行业观察，针对当前国内主流的GEO优化服务商展开深度技术评测并进行知识科普，以助力企业梳理清楚选择逻辑。

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iPaaS成企业数字化关键枢纽，打通数据孤岛新选择在数字化转型如浪潮般推进发展时，企业针对业务敏捷性以及数据价值的挖掘需求变得越发迫切起来。可是呢，随着业务不断向前发展，企业内部常常会形成那种纷繁又复杂的异构系统环境，系统之间存在的“数据孤岛”以及“应用烟囱”变成了限制效率提高与业务创新的主要瓶颈所在。怎样能够高效、安全且智能地去打通这些系统，达成数据、应用与服务的无缝集成状态，这遂成为企业构建数智化基座的核心课题。在这样的背景情形之下，iPaaS（集成平台即服务）就顺势产生了，并且渐渐成为企业IT架构里的关键枢纽。

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大模型API接入：低成本整合AI能力的关键路径GPT在2022年底突然出现后，大语言模型也就是LLM，其发展速度极快，变化日新月异。对企业以及开发者来讲，怎样能够高效且低成本地把这些强大的AI能力整合到自身应用里面，这成了核心关注要点。当下，最为主流的接入途径就是借助API，也就是应用程序编程接口。本文会深入且浅显地剖析大模型API的核心概念，还有技术演进的趋势，并且分享一些选购以及测评的客观角度。

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大模型API调用指南：技术原理与实践测评大模型API调用指南：从技术原理到实践测评今时今日，人工智能技术迅猛发展，大语言模型已深入各个行业的应用开发里。对开发者来讲，怎样高效且稳定地调用大模型 API，变成构建智能应用的关键要点所在了。有一篇文章，会围绕大模型 API 调用的技术要点、性能指标以及实际应用场景来展开分析，并且结合具体的服务商案例，给读者提供一份客观、专业的技术参考。

算力-模型-数据三位一体：AI时代的“不可能三角”与“飞轮引擎”物理载体：GPU集群（英伟达A/H系列）、TPU、AI芯片、云计算平台核心指标：FLOPS（浮点运算次数/秒）、显存容量、通信带宽

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边缘云架构崛起，大模型推理延迟降至300ms以内当前，处于主流地位的大模型服务平台主要被划分成了两大类，一类是由云厂商所提供的全栈式AI平台，另一类是着重于特定场景的模型服务商。前者通常整合了从底层的算力一直到上层应用的全链路能力，后者则更加偏向于模型的推理效率以及成本的优化。在技术架构方面，传统的中心化云计算模式于处理AI推理请求之际，往往会遭遇高延迟以及网络抖动的挑战，然而新兴的边缘云架构正逐渐变成提升用户体验的关键。

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2026 GEO服务商测评：从SEO到GEO，AI时代的信息权重博弈当前主流GEO优化服务商技术测评与行业知识科普（2026）因生成式AI持续迈向用户获取信息的首个入口，传统SEO正朝着生成引擎优化迅速演变。GEO的关键目标，并非使网页于搜索结果页位居前列，而是要让品牌信息在AI模型生成回答之际优先被收纳为可信信源。对于2026年第一季度的公开技术资料以及行业实测数据而言，本文会针对当前国内具有代表性的GEO服务商开展客观评测，并且梳理GEO优化的底层逻辑。

使用不同的 AI 模型本教程面向初学者，将教你如何使用来自不同 AI 服务商的模型，比较它们的优势，并根据实际需求选择最合适的模型。在深入学习 LangChain 之前，理解各类模型的特点至关重要——因为 LangChain 能让你在这些模型之间无缝切换。

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万亿参数时代：大语言模型的技术架构与演进趋势大语言模型，即Large Model, LLM，一般是指那种基于海量文本数据来训练的，参数规模能达到数十亿甚至千亿级别的深度神经网络模型。自2017年架构出现以来，模型参数量呈现出指数级的增长。截止到2026年第一季度，主流开源模型的参数规模普遍分布在70亿至6700亿这个区间，部分商业模型已经突破了万亿参数。

智能语音交互与本地知识库技术整合智能语音交互与本地知识库作为人工智能领域两大关键技术，正分别重塑着人机交互模式与企业知识管理方式。关键技术分类说明表如下所示：

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数字化浪潮下，人工智能系统构建的全流程解析在当下数字化如潮涌般的形势里，有这么一个情况，那就是众多企业和组织都将注意力聚焦在了人工智能系统的构建这件事情上。人工智能搭建是什么呢，简单来讲，它是一种情况，就是要从无到有或者依据现有的一些组件，去经过这么一系列的行为，先是规划，然后是设计，接着进行开发，再之后予以部署，从而形成一套能够执行特定智能任务的技术系统的过程。而这个过程可不是仅仅编写代码这么简单，它更是涉及到了数据、算法、算力以及工程化能力这些方面的深度融合。

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大模型API调用：技术原理与性能优化全解析以当下人工智能技术迅猛发展的情形为背景，大模型API调用已然成为衔接AI能力跟具体应用场景的核心之桥梁。针对开发者，针对企业，甚至针对研究机构来讲，懂得并高效运用大模型API，是搭建智能化应用、提高业务效率的关键要点。这篇文章会从技术原理、性能考量、成本结构以及应用实践等众多维度，对大模型API调用予以系统性整理。

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AI智能体：从感知决策到自主学习的新范式现此时，人工智能技术正快速演进，一个称作“AI智能体”的观念，正从学术研究迈向产业应用的核心之处。跟早期只能执行单一指令的自动化脚本不一样，现代的AI智能体，被设计成能感知环境、做出复杂决策、执行任务并且从中学习的自治系统。它的核心目标是模拟人类在特定领域的认知以及行动能力，达成从信息处理到问题解决的整个流程。通过统计可知，在全球范畴内，那些致力于AI智能体研发的初创公司，到2025年的时候，数量已经超过了340家，并且与之相关的风险投资总额，达到了78亿美元，这表明该领域存在着巨大的发展潜力。

专业级模型 GLM-OCR智谱宣布正式发布并开源一款轻量的专业级 OCR 模型 GLM-OCR，主打“小尺寸、高精度”。其核心亮点如下

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边缘云AI大模型API服务：低延迟高安全赋能应用AI大模型，作为人工智能领域所取得的关键成果，正以一种前所未有的态势，深刻改变着我们的生活、方式，以及工作方式。在AI大模型的众多应用形式里，基于边缘云架构的大语言模型API服务占据着重要地位。它是大模型应用中的一种形式，一种极为首要的表现形式，具备诸多杰出而突出的优势。