标签： 大模型架构

深度揭秘DeepSeek-V2架构设计：国产大模型如何突破算力与效率的双重困局

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在人工智能领域持续演进的道路上，大型语言模型始终面临着两个关键挑战：指数级增长的算力需求与模型推理效率的平衡难题。DeepSeek-V2通过一系列创新技术架构，在这对矛盾中实现了突破性进展，其技术路径为行业提供了极具参考价值的解决方案。一、混合专家系统（MoE）的架构革新传统Transformer架

大模型智能体架构深度解析：ReAct与AutoGPT核心技术对比与实战指南

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在人工智能领域，大模型智能体的架构设计正成为技术落地的核心挑战。ReAct与AutoGPT作为两类典型架构范式，在任务规划、环境交互、决策优化等关键环节展现出截然不同的技术路径。本文将通过系统化的技术拆解与实验数据对比，揭示两者在底层设计哲学、工程实现细节及场景适配性上的本质差异，并提供可落地的架构