「定制化需求」共找到 1698 篇相关文章
模型压缩与量化：让大模型走向轻量化落地
文章介绍模型压缩与量化技术，其能在保持性能时降低大模型计算和存储需求，实现边缘设备高效部署。还阐述基础知识、关键技术路径、应用场景，并探讨未来发展方向。
2025-2027年DRAM、NAND市场及价格走势分析
文章分析2025 - 2027年DRAM、NAND市场走势。DRAM因AI需求价格涨，供需缺口大，DDR5将成主流；NAND需求结构性增长，产能利用率提升。技术革新不断，中国厂商崛起，地缘政治影响格局。
年终总结，通用Agent在企业落地，为什么这么难？到底要怎么做？
文章指出通用Agent在企业落地难，原因有模型本身问题、工程化落地难度被低估、安全合规要求高。还介绍金蝶苍穹Agent平台，它嵌入企业管理场景，有业务模板、开放标准和安全保障。
单季营收破2000亿美元，半导体行业加速增长
2025年第三季度全球半导体行业营收达2163亿美元，首破2000亿。增长源于AI与HPC需求、下游补库及产能技术进步。产业链全面繁荣，但也面临地缘、需求分化和产能过剩风险。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
256G内存条涨到天价：不是内存条疯了，是算力正在变成新土地
近期，256GB内存条单根突破4万元。这并非普通DDR5，而是服务器专用内存。其价格飙升源于供需错配，大模型训练对大容量内存需求极端。有人认为是泡沫，也有人觉得是结构性变化。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
谷歌开源高效文本提取 Python 库LangExtract
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能用大语言模型从非结构化文本提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，支持多模型，适应多领域，还能处理长文档，通过示例介绍了使用方法。
深度解读黄仁勋的万亿美元蓝图
2026年3月16日，黄仁勋在GTC演讲中称AI计算需求至少达1万亿美元，实际或更高。他回顾AI三次拐点，介绍推理时代超级计算机Vera Rubin，还发布OpenClaw等软件，成立开源模型联盟，展示各行业应用，强调共封装光学重要性。
涨价100%！存储巨头再传重磅信号
据韩媒报道，三星一季度将NAND闪存供应价上调超100%，此前DRAM内存价格也上调近70%。预计二季度NAND价仍涨，SK海力士等或跟进。供给紧缩、需求激增，存储芯片市场或迎“新常态”。