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。
从全球业界发展趋势看，AI将具备更强的推理能力，各形态智能体会更加普及，同时也会有“规模定律”受考验等更多挑战浮现。
本文将根据不同的需求与资源，帮助你梳理如何在构建AI算法应用时做出合适的决策。
智源研究院发布2025十大AI技术趋势
中国信通院副院长魏亮正式发布“2024人工智能产业十大关键词”，并解读十大关键词反映出的新热点、新趋势。
最新研究发现，黑客可以通过自动化方式轻松绕过AI系统的安全防护，甚至能够操控机器人执行极具破坏性的任务……
如果你对算力充满好奇，这篇文章将带你一探究竟，了解AI大模型背后的硬件英雄们。
随着大模型的发展，本文将探讨如何利用大模型进行特征筛选。
该系列标准的发布，填补了大模型应用标准领域的空白，有助于加速大模型与垂直行业的深度融合与创新发展，为“人工智能+”行动的加速推进提供重要支撑。
今天为大家梳理一下AI顶会上的五大热门研究方向，希望为那些专注大模型方向的研究者带来一些灵感和参考。
为有效防范和消减大模型的安全风险，并促进其在安全领域的应用，阿里云联合中国信息通信研究院等30余家行业单位共同编制《大模型安全研究报告（2024年）》