大模型指的是在人工智能领域，特别是深度学习中，具有大量参数和训练数据的模型。这些模型通常是由数十亿到数万亿个参数组成，能够从海量的数据中提取复杂的特征和规律。大模型的代表包括GPT、BERT等自然语言处理模型，以及在图像识别、语音处理等领域的相关模型。大模型的优势在于其强大的学习能力和适应性，可以在多种任务中展现出出色的表现，但也对计算资源和数据处理能力提出了更高的要求。
近日，中央广播电视总台央视频、总台研究院、总台技术局和阿里云研究院联合撰写的《中国人工智能应用发展报告（2025）》正式发布，全面勾勒出人工智能应用的发展全景。
从图像识别、目标检测到生成式视觉模型，其强大的泛化能力和跨任务迁移潜力，正在不断拓宽视觉AI的边界。
第二十七届中国科协年会主论坛7月6日在北京举行。主论坛上，发布了2025重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题。
随着数据中心发展成为模块化、人工智能优化的枢纽，从而提高可扩展性和效率，预制模块化设计、人工智能驱动的自动化和先进的冷却系统等创新正在重新定义数据中心格局。
人工智能的发展并不是沿着一条单一、持续上升的曲线前行。如今，这一进程更像是多条曲线并行推进。
在人工智能蓬勃发展的浪潮中，大模型一体机凭借普惠的算力、高效的模型以及丰富的智能体应用等显著优势，已深度融入众多领域，广泛覆盖政府、通信、金融、医疗、制造、教育、媒体等行业。
本文将深入探讨 LLM 应用落地过程中的安全风险，为企业在采用这一强大技术时提供重要的安全指南。
大型语言模型借助新协议（如MCP、A2A）获得强大自主能力，深入企业核心业务流程，然而，其过度自主性（功能冗余、权限过大、模型黑箱、训练偏差） 已构成严峻安全威胁。
本文将深入探讨大语言模型幻觉的类型、成因，并结合实际案例，展示如何通过一系列技术手段解决这些问题。
大型语言模型（LLM）通过学习大量的文本数据，能够生成自然语言文本，完成各种复杂的任务，如写作、翻译、问答等。