月度归档： 2025 年 4 月

NVIDIA Blackwell架构揭秘：2000亿参数背后的算力革命与工程哲学

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在AI模型规模以每年10倍速度膨胀的今天，算力供给已成为制约技术突破的关键瓶颈。NVIDIA最新发布的Blackwell架构，凭借对2000亿参数模型的直接支持能力，在AI芯片军备竞赛中投下一枚重磅炸弹。这不仅是晶体管数量的简单堆砌，更代表着一场从计算范式到系统设计的深层变革。 ...

工业级大模型瘦身指南：Qwen2与ChatGLM3量化实战深度解密

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在人工智能技术高速发展的今天，大模型参数规模已突破千亿量级，但巨大的计算资源需求与推理延迟严重制约其实际应用。本文以Qwen-72B和ChatGLM3-6B两大主流模型为研究对象，深入解析工业级模型量化部署的核心技术方案，通过完整的技术路径拆解和实战案例展示，为从业者提供可落地的优化方案。一、大模型

从试错到预见：世界模型如何重塑机器人学习范式

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在机器人学习领域，传统强化学习（RL）框架正面临根本性挑战。当波士顿动力的机器狗完成复杂空翻时，其背后是数以百万计的虚拟碰撞试验，这种暴力试错模式暴露了RL在样本效率、泛化能力和安全边界方面的致命缺陷。2023年某实验室的机械臂在未接触真实物体的情况下，仅通过世界模型的预测推演就掌握了精细操作技能，

金融时序预测革命：Transformer架构如何重构量化投资决策边界

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在金融市场的硝烟中，每个毫秒级的波动都暗藏万亿财富的密码。当传统量化模型在非线性金融时序数据的泥沼中艰难跋涉时，Transformer架构正以颠覆性的时空建模能力重塑投资决策范式。这场由注意力机制引发的技术革命，正在重构量化投资的底层逻辑。一、金融时序预测的技术困局传统时间序列模型（ARIMA、GA

大模型安全攻防实战：从提示词注入到模型窃取的立体防御体系揭秘

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随着大语言模型在产业场景的深度应用，其面临的安全威胁呈现多元化、隐蔽化趋势。本文针对大模型部署中的核心安全隐患，深入剖析提示词注入攻击、模型逆向工程、参数窃取等新型攻击手法，并提出基于\"输入层-模型层-架构层\"的三维防御体系。 一、大模型安全威胁全景分析 1.1 提示词注入的变异形态 -...

三大AI绘画引擎架构对决：解码生成式AI背后的技术暗战

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在生成式AI技术狂飙突进的2023年，图像创作领域正上演着史诗级的技术博弈。本文将以工程师视角解剖三大主流AI绘画系统的技术架构，通过构建完整的评测矩阵，揭示Midjourney v6、DALL·E 3与国产工具在模型结构、训练范式、生成逻辑等核心层面的本质差异。 一、底层架构的进化竞赛 ...