摘要：
AI 大模型与 AI 应用的共生关系：技术演进与实践路径一、AI 大模型：智能时代的底层能力基座AI 大模型是基于海量数据训练的深度学习模型，具备跨领域知识理解、逻辑推理与内容生成能力。其核心特征在于：通用智能基底：通过 Transformer 架构实现对文本、图像、代码等多模态数据的语义表征，如 阅读全文
posted @ 2025-06-14 10:02
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RAG 技术深度解析：从原理到企业级应用的革新一、RAG 技术的核心原理：检索增强生成的运转逻辑RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，其本质是将大语言模型（LLM）与外部知识库的检索能力结合，形成 “检索 - 生成” 的闭环。具体运转逻辑如下：数据预处 阅读全文
posted @ 2025-06-14 10:02
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摘要：
从技术本质到场景落地：RAG 检索增强生成技术的全解析一、RAG 是什么？—— 大模型时代的知识精准调用方案在 AI 应用落地过程中，大语言模型（LLM）虽具备强大的生成能力，但面对企业私有数据时，常因 “记忆局限” 产生信息幻觉或回答偏差。检索增强生成（Retrieval-Augmented Ge 阅读全文
posted @ 2025-06-14 10:01
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摘要：
大模型认知与 AI 应用实践：从技术本质到落地框架的深度解析一、AI 大模型的定义与核心能力：技术革新的底层基石AI 大模型（Large Language Model，LLM）是基于 Transformer 架构、通过海量数据训练形成的通用型人工智能模型。其核心能力体现在三个层面：自然语言理解与生成 阅读全文
posted @ 2025-06-14 10:01
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大模型与 AI 应用：从技术本质到产业落地的认知重构一、AI 大模型：智能时代的底层 “算力大脑”AI 大模型（Large Language Model，LLM）是基于深度学习架构、通过海量数据训练形成的通用型智能模型。其核心特征在于：参数规模与泛化能力：如 GPT-4、文心一言等模型参数规模达千亿 阅读全文
posted @ 2025-06-14 09:59
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大模型与工作场景的适配鸿沟：AI 应用如何架起转化桥梁大模型的爆发式发展让 “AI 赋能工作” 成为热议话题，但在企业实际落地中，直接调用 GPT、文心一言等大模型 API 往往难以达到预期效果。从技术本质看，大模型如同 “智能原材料”，而真正驱动工作流程升级的是经过系统化构建的 AI 应用。这种差 阅读全文
posted @ 2025-06-14 09:59
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企业 AI 改造的路径选择：从大模型应用到系统性服务升级面对 “AI 大模型改造” 与 “AI 应用改造” 两种路径，许多企业陷入选择困境。前者聚焦技术工具的单点应用，后者强调整合业务流程的系统性升级。本文将从技术本质、实施路径与落地价值三个维度，解析企业 AI 改造的正确选择，并以 JBoltAI 阅读全文
posted @ 2025-06-14 09:59
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企业工作流程改造与大模型应用的深度融合：从技术逻辑到实施路径一、AI 大模型的本质定义：重构智能系统的技术基座AI 大模型（Large Language Models, LLMs）是基于深度学习架构、拥有千亿级以上参数的神经网络模型，其核心特征在于通过海量数据预训练获得跨领域的知识理解与生成能力。从 阅读全文
posted @ 2025-06-14 09:59
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摘要：
企业 AI 工作流改造：为何选择 AI 应用而非大模型？一、AI 应用的本质：超越大模型的系统级智能重构AI 应用并非单一的大语言模型（LLM）工具，而是融合「大模型能力、企业数据资产、业务流程逻辑」的系统化解决方案。其核心特征在于：功能集成性：不仅调用大模型的生成能力，更通过「工具调用（Funct 阅读全文
posted @ 2025-06-14 09:58
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企业 AI 应用改造工作流程的底层逻辑与实践优势：从大模型进化到 AIGS 范式革新一、AI 大模型的进化：从单点智能到系统重构的技术基石AI 大模型的发展已从早期聚焦文本生成的单一能力（如 GPT-2），迭代至具备跨模态理解、逻辑推理与任务规划的 “通用智能基座”。以 OpenAI 的 GPT 系 阅读全文
posted @ 2025-06-14 09:58
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