AI架构

深度学习作为机器学习的重要分支，已发展出多种适应不同任务和数据特性的架构类型。从最早的全连接网络到如今的Transformer，深度学习架构的演进体现了AI领域对效率和性能的不懈追求。 前馈神经网络 前馈神经网络是最基础的深度学习架构，其信息流严格单向传递，没有任何循环或反馈连接。 多层感知机：由输入层、隐藏层和输出层构成，适合处理结构化数据 应用场景：房价…

人工智能操作系统（AIOS）是一个专为管理和协调人工智能工作负载而设计的系统软件平台。它超越了传统操作系统管理CPU、内存等硬件资源的范畴，核心使命是高效调度AI计算资源（如GPU、NPU）、数据流以及AI模型本身，为上层AI应用提供统一、高效、安全的开发与运行环境。 专家观点：AIOS是AI时代的“数字基石”，它旨在将复杂的AI技术栈标准化，降低AI应用开…

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）以其强大的内容生成和逻辑推理能力惊艳了世界。大模型自身也面临着知识滞后、容易“幻觉”和计算成本高昂等挑战。与此向量数据库作为一种新兴的数据管理技术，正悄然成为解决这些挑战的关键拼图。二者的深度融合，正在催生下一代高效、可靠且可扩展的AI应用架构。 大模型的瓶颈与“记忆”的缺失 尽管大模型在预训练阶段学习了海量知识…