在科研领域,文献综述与实验设计往往消耗研究者60%以上的有效工作时间。当生成式AI以「科研助手」身份出现时,却因幻觉风险导致31%的用户遭遇学术可信度危机(2023年《自然》技术报告)。本文将拆解三大核心场景的工程化解决方案,建立可验证的人机协同机制。 一、文献综述的「三阶过滤法」 ...
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大模型推理优化:突破算力瓶颈的五大核心技术解析
在人工智能领域,大模型推理效率已成为制约技术落地的关键瓶颈。面对动辄千亿参数的模型,传统优化方法已难以满足实时性需求。本文从工程实践角度出发,深入剖析五项具有突破性意义的优化技术,并提供可落地的完整解决方案。 一、量化技术的深度实践 ...
解密Coze AI:支撑千万级并发请求的MaaS架构设计奥秘
在人工智能技术工业化落地的进程中,模型即服务(Model-as-a-Service)架构正在重塑行业格局。本文以某头部厂商的Coze AI平台为研究对象,深度剖析其支撑日均十亿级API调用的技术架构,揭示新一代MaaS平台的核心设计哲学。一、分布式模型服务架构1.1...