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。
GPU、高速网络和高性能存储虽然同时服务于AI训练与AI推理，但两类工作负载在计算模式、通信特征、资源利用率和服务目标方面存在明显差异。
面向未来，智能体治理需要产业界、学术界与监管部门持续对话，有赖于各国在风险观察、标准互认、规则协调上的开放合作，在发展中规范、在规范中发展，使技术进步真正服务于人的全面发展。
在这篇文章中，我们将用最通俗易懂的方式，为你深入浅出地拆解 20 个最重要的 AI 核心概念，并配上清晰的解释与直观的图示。
制造业柔性转型，既要会 “思考” 的工业大模型统筹全局生产，也要能 “调配” 的算力底座稳定承载 AI 任务。
通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。
随着多模态大模型、高精度仿真器、轻量化硬件等技术的持续突破，2026年已被广泛视为具身智能从实验室走向行业落地的“元年”。
在机器学习项目中，问题往往在模型训练之前就已埋下伏笔。本文是实践中最常出现的十类错误及相应的解决思路。
训练模型在机器学习中的核心任务是确定模型 函数的参数，以使模型能够更好地拟合数据并完成任务。
由工业和信息化部人工智能标准化技术委员会提出的《人工智能 关键基础技术 大模型分类方法和分级技术要求》行业标准将于2026年6月1日实施。
该报告以“零门槛、全覆盖、重实用”为核心理念，系统梳理了人工智能技术在多领域的工具应用，旨在为非专业用户提供一份通俗易懂的AI工具指南，推动人工智能技术普惠化发展。