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LLM与智能体行业应用
58次

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
50次

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
58次

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”。
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