LLM与智能体行业应用

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Ethan Yi

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

算法驱动的AI原生技术架构与具身智能技术逻辑

具身智能（Embodied Intelligence）强调智能体需通过与物理环境的交互获取感知和行动能力，近年来成为人工智能研究前沿。

AI技术

52次

Melvin Yu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

昇腾大模型推理性能优化最佳实践

大模型推理优化已进入“精耕细作”阶段，不再依赖单一技术突破，而是通过架构革新、算法迭代、硬件协同和系统设计的深度融合实现效能跃升。

LLM与智能体行业应用

38次

Marcus Ma

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

基于 Intel® Xeon® 6 的 DeepSeek R1 高效低成本部署落地实践

近年来超大规模专家混合模型在大语言模型领域表现出色。然而，这类MoE模型显著增加了内存开销，部署时通常需要8卡甚至16卡高端 AI 加速器，提高了系统成本

AI技术

64次

Yaron Zhou

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

电商风控模型推理平台探索：打造高效、自动、智能的大数据+AI系统

随着全球电商与支付领域的高速发展，实时交易数据量与复杂模型结构持续攀升，数据与模型的深度融合正逐步成为反欺诈风控体系的核心趋势。

AI技术

42次

Daniel Tang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大模型服务推理优化与工程化落地

当前企业加速拥抱AI，大模型服务在企业应用中的需求激增，但推理效率与工程化落地仍然面临巨大挑战，有效平衡性能与成本，实现高性能、高可用的大模型服务成为难题

AI技术

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Boris Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大模型端到端预训练优化实践

当前，随着大模型（LLM）在各行业的广泛落地，企业在大模型预训练阶段面临着算力消耗巨大、训练效率低、工程实现复杂等诸多挑战。

LLM与智能体行业应用

54次

Gary Tang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

深度剖析基于Agentic RAG的Agent 构建平台架构之路

Agentic RAG的Agent 构建平台正向着协同化、生态化、多模态化和专业化方向演进。其难点从核心的AI能力延伸到复杂的系统工程并最终上升到顶层设计问题，

LLM与智能体行业应用

50次

Sean Tang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

让大模型落地业务：重塑金融信贷流程的智能引擎

大模型正加速融入金融信贷场景，从辅助内容生成到优化决策流程，逐步成为提升业务智能化水平的重要工具。在信贷这样的高规范、高复杂度业务中，提升了效率。

AI应用

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Felix Huang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

全链路企业AI数智化落地实践

在数字经济浪潮席卷全球的当下，AI 驱动的数智化转型已成为企业谋求竞争优势的必经之路。然而，众多企业在这场变革中陷入 “AI 应用困境”。