在人工智能迅速发展的时代，AI(Agent)智能体已成为创新的核心。与依赖持续人工输入的传统AI模型不同，AI智能体能够自主操作，利用实时数据和先进的基础模型来做出决策并执行任务。这些智能系统正在变革各行各业——提升客户服务、简化财务咨询、优化自动化流程并促进更智能的决策制定。 在本文中，我们将探讨AI智能体的定义、运作原理及其对未来技术和商业发展的影响。 什么是AI智能体？ AI智能体是一种能够感知环境、处理信息、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主系统。这些系统利用机器学习、自然语言处理（NLP）以及其他AI技术与人类和其他系统进行互动。与传统软件不同，AI智能体能够根据数据输入和环境反馈持续学习和适应，使其能够在最小化人工干预的情况下处理复杂任务。简言之，AI智能体可以接收指令，确定实现目标的最有效方式，并独立执行。 AI智能体的关键组成部分 AI智能体由多个核心组件构成，这些组件协同工作以实现智能和适应性行为： 1. 感知 – 理解环境 感知使得AI智能体能够从不同来源收集和解读数据，如: * 文本：用户查询、文档或聊天消息。 * 语音和音频：语音命令

在机器学习（ML）领域，构建一个强大的模型只是第一步。要真正释放潜力，您需要对其配置进行微调，这一过程称为超参数调优。 想象一下汽车引擎。您可以打造一个强大的引擎，但如果不微调化油器、火花塞等元素，它就无法高效运转。超参数调优的工作方式类似，它通过优化您的机器学习模型以实现最佳性能。 什么是超参数？ 超参数是控制机器学习模型学习过程的设置。与从训练数据中学习的常规参数不同，超参数是在训练开始之前设定的。它们定义了模型如何从数据中学习，并最终影响模型在未见数据上的表现。 这些参数不能直接从数据中学习，必须手动设置或通过优化技术进行调整。在挖掘算法中的超参数示例包括： * 学习率 * 神经网络中的隐藏层数 * 正则化参数 * 批处理大小 * 训练周期数 超参数调优的重要性 超参数调优提供了多种优势，可以显著提升您的机器学习项目。以下是一些关键好处： * 提高模型性能：适当的调优可以显著提高模型的准确性和泛化能力。 * 减少过拟合：合适的设置有助于防止模型学习到训练数据中的噪声。 * 提高效率：优化超参数可以减少训练时间和计算资源的消耗。 超参数调优的

人工智能无处不在，从支持客户服务聊天机器人到推动复杂数据分析。但在选择 AI 模型时，一个热门话题是应选择闭源还是开源方案。今天，我们将深入探讨这两种模式的区别，分享真实的商业案例，并介绍 OpenAI 最新的 GPT 模型、Grok3 和 DeepSeek 等热门示例。同时，我们也将探讨一个关键问题：如何在模型训练过程中保护敏感数据。 核心区别解析 闭源 AI 模型 闭源模型由商业供应商开发、维护和部署。例如 OpenAI 的最新 GPT 模型或 Grok3，这些模型通常以云服务的形式提供，具备强大的技术支持、定期更新以及完善的安全措施。然而，使用这些模型通常意味着需要将数据上传到供应商的服务器。对于处理敏感数据的企业而言，这可能会带来数据存储和隐私控制方面的挑战。 开源 AI 模型 相比之下，开源 AI 允许企业自主查看、修改和部署模型。例如，DeepSeek

随着AI模型在复杂性和能力上的不断扩展，研究人员和企业面临的最大挑战之一是如何在提升性能的同时保持计算效率。Mixture of Experts（MoE）架构成为了一种突破性解决方案，使得大型AI模型在提高性能的同时降低计算成本。本文将探讨MoE模型的原理、流行趋势及其如何彻底改变AI模型训练。 什么是混合专家模型？ 混合专家模型 （Mixture of Experts - MoE）是一种神经网络架构，可根据输入数据动态分配计算资源。与传统的密集模型不同，MoE使用门控机制（Gating Mechanism）来激活与任务最相关的“专家”网络，而非使用所有参数进行计算。这种选择性激活方式大幅减少计算量，同时仍能保持高模型性能。 MoE的关键组成部分： * 专家（Experts）： 独立的神经网络，每个专家专注于不同的数据模式。 * 门控网络（Gating Network）： 负责学习如何将输入数据路由至最合适的专家。 * 稀疏激活（Sparse Activation）： 每次前向传播仅激活部分专家（例如16个专家中选取2个），减少计算成本。 Fig 1: 混合专家结构

假设你是一家初创公司的CTO，正将业务迁移到云端。面对团队协作和成本管理的双重挑战，你需要回答两个关键问题：如何让成员安全共享资源？如何避免财务与权限的混乱？ 此时，云平台的三大"管家"——IAM用户、子账户和资源组将成为你的最佳助手。 三者的定义解释：  * IAM用户：权限实体（工牌机制），基于策略执行身份验证与授权，如同企业员工凭工牌权限进出指定办公区域（权限边界控制）。 * 子账户：账户级资源隔离单元（独立子公司架构），具备独立计费、资源池和配额体系，类似集团子公司独立核算且默认资源隔离。 * 资源组：业务聚合单元（跨部门项目组），通过标签归集多账户/用户资源，并统一应用安全策略，如临时项目组整合跨部门资源实现目标。 为了更方便的让您了解这三者的作用以及如何使用，以下列出了三个实际的使用场景帮助您理解如果选择适合您的协作方式。 场景一：5人团队的协作困局 需求背景: 团队共用主账号，但需要： 1. 开发人员仅管理服务器，不可查看账单 2. 财务仅下载发票，禁止操作资源 3. 所有费用由主账号统一支付 4. 测试环境与生产环境严格隔离

在快速发展的⼤型语⾔模型（LLM）领域，强化学习（RL）和链式思维（CoT）成为⼆⼤颠覆性技术。DeepSeek R1 和 OpenAI 的 o1 充分利⽤这些技术，实现⾼级推理能⼒，在复杂任务上超越传统 LLM。本文将深入探讨这些概念，解析其强⼤之处，并提供优化提示，帮助用户充分发挥这些模型的潜⼒。 理解链式思维（CoT）推理 链式思维（CoT）是一种提升 LLM 推理能力的技巧，使其在回答问题时，清晰展现推理过程，而非直接给出答案。该方法模拟人类思维方式，将问题拆解为一系列逻辑步骤，以提高理解和可解释性。 CoT 的运作方式： 1. 分解复杂问题：CoT 通过拆解复杂问题，将其转化为⼀系列可管理的中间推理步骤，

Bitdeer AI Cloud平台现在支持多个版本的DeepSeek模型，包括R1和JanusPro。您可以通过实例控制台一键部署实例，自定义管理模式，并灵活选择模型镜像以实现快速部署。本指南以DeepSeek-R1 671B镜像为例，提供详细的分步教程，确保最佳性能和可扩展性。 快速概览 DeepSeek-R1 是一款先进的开源 AI 推理模型，于 2025 年 1 月 20 日发布，性能可媲美 OpenAI 的 o1 模型。它专为高性能自然语言处理和生成式 AI 任务（包括数学、代码和推理）优化，并采用创新推理技术，相较传统大语言模型大幅降低计算资源需求。 * 模型详情：DeepSeek R1 671B（2.51-bit 量化） * GPU 需求：推荐 VRAM ~300GB（4 * H100

人工智能正以前所未有的速度发展，近期发布的 DeepSeek V3 和 R1 模型在 AI 领域引起了广泛关注。DeepSeek V3 在算力消耗仅约为 GPT-4o 和 LLaMa 3-405B 的 1/10 的情况下，仍能实现媲美的性能，其训练仅使用 2,000 张 Nvidia H800 GPU，成本仅为 558 万美元。而 DeepSeek R1 进一步强化了推理能力，突破逻辑推理和问题解决的界限，为企业和开发者提供强大的复杂决策支持工具。 DeepSeek V3 和 R1 概览 这些模型在自然语言处理（NLP）和代码生成领域取得了突破性的进展，以下是各模型的核心特点： * DeepSeek V3：高性能语言模型，具备平衡的文本生成能力、

人工智能 (AI) 已经改变了诸多领域的游戏规则，也改变了我们解决问题的方式，如今的生活离不开它。这项令人惊叹的技术依赖于训练人工智能模型，使机器能够学习、适应并做出智能决策。本教程将详细介绍各种可用的训练方法，让您学习人工智能训练的基础知识，并深入了解其运作机制。 什么是人工智能培训？ 人工智能训练是指通过向人工智能模型提供大量数据和算法，使其能够学习并提高执行特定任务的能力的过程。就像人类通过学习和实践来提高技能一样，人工智能模型也需要通过训练来变得更智能、更准确。 人工智能训练如何运作 现在我们已经了解了人工智能训练是什么，让我们来看看它是如何运作的。 人工智能训练过程通常包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、训练、评估、部署和监控。 第一步也是最重要的一步是获取大量用于训练人工智能模型的相关数据。 这些数据可以是结构化的 (例如电子表格中的数据)，也可以是非结构化的 (例如图片和文本)。 然后进行数据预处理，使其适合模型训练。 这可能包括删除无关或重复的信息、处理缺失值以及将数据转换为机器学习算法可以理解的格式。 接下来是根据要解决的问题选择合适的机

人工智能 (AI) 正从科幻小说走向现实，成为颠覆性技术，各行各业的企业都争相加入其浪潮。人工智能将可能对商业流程产生重大影响，刺激创新并帮助企业获得竞争优势。 本文将探讨企业如何利用人工智能以及其如何革新业务运营，并解析相关应用案例以及成功实施的关键因素 为什么人工智能在企业如此广泛应用？ 人工智能在企业界日益流行，原因有很多。 首先，计算机算力、数据可用性以及开源框架的创建使人工智能技术变得更加易于获取且经济实惠。 此外，人工智能使企业能够实现任务自动化、改善决策并从海量数据集中提取有价值的信息。 由于能够学习、适应并不断提升绩效，人工智能系统能帮助企业优化运营并保持领先地位，因此那些想要优化运营并保持领先地位的企业将能从中大大获益。 已开始在业务中使用人工智能的行业 人工智能在许多行业正发挥着重要作用，其应用领域也将不断拓展。广告和营销领域利用人工智能进行消费者行为分析、个性化营销活动和策略优化，例如 谷歌的 Performance Max 利用人工智能技术进行竞价、预算优化、受众定位等方面的工作。 医疗领域正借助人工智能的力量进行新药研发、疾病诊断的改进以及更具针

语言模型是人工智慧技术的主要应用，发展迅速。人工智慧技术可以回答各种问题，模仿人类的表达方式，并提供最新的资讯。语言模型很快就会应用于各种场合，因为它们是提高效率的必备工具。本文将介绍有关大语言模型（LLM）的内容，包括可能的用途和实现目标的方法。 什么是大语言模型？ 大语言模型（Large Languge Model）的核心元件是转换器模型（Transformer model），这是一种深度学习架构。为了理解每个单字的上下文和含义，它可以根据单字之间的关系来处理句子。作为训练过程的一部分，大语言模型会收集许多成对的单词，对它们进行排序，并在它们之间建立关联。 在处理输入资料后,大语言模型会预测句子中的后续单字。它透过确定每个单字最合适的选项,不断进行预测。因此,所选单字组合成有意义且合理的内容。当试图理解某件事物时,大语言模型会利用自注意力机制来确定哪些词是最关键的。透过位置编码,模型可以获知每个词在语句中的位置,有助于理解概念流程,把握单字之间的关联。 大语言模型如何运作？ 大语言模型（LLM）运作依赖一系列复杂的技术手段来处理和生成语言。这些模型的核心是自注意力机制