百度Geek说

本文主要介绍中台利用大模型在数据分析、线上问题快速定位等方向所做的一些努力(Agent建设)，核心点是利用大模型强大的推理判断以及泛化能力对效率低的工作方式以及流程进行重构，最终提升业务的工作效率。

随着互联业务的发展、业务逐渐的复杂，传统代码架构在日常开发中存在的多种弊端，如代码混乱、补丁式开发、迭代成本高等问题，大大影响了迭代的效率。本文作者借助 DDD 的战略设计和战术设计，介绍了如何通过限

为了适应 PD 分离式推理部署架构，百度智能云从物理网络层面的「4us 端到端低时延」HPN 集群建设，到网络流量层面的设备配置和管理，再到通信组件和算子层面的优化，显著提升了上层推理服务的整体性能。

01 引言 大模型的训练和推理任务，本质就是海量数据处理的过程。强大的算力集群，不仅需要高性能的AI加速卡和高性能的RDMA网络，还离不开高性能存储系统的支持。 当前，在大模型训练任务的数据读取、Ch

Qwen3 系列全家桶包含了 8 款不同尺寸的模型，覆盖了从 6 亿到 2350 亿的参数规模。其中 2 款混合专家（MoE）模型和 6 款稠密（Dense）模型，均支持「混合推理」机制。 目前，百度

4月28日，IDC《中国汽车云市场(2024下半年)跟踪》报告发布，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币，同比增长27.4%。IDC认为，自动驾驶技术深化与生成式AI的发展将为汽

导读 打点是指在网站或者APP中加入一些统计代码，通过日志记录用户在 APP 内触发的一系列行为，包括点击、滑动等。打点上报后汇聚成用户行为日志，用户行为日志可用于报表统计、AB Testing、个性

中国人工智能产业发展联盟（以下简称“AIIA”）紧密跟踪大模型和智能体的技术发展与行业应用动态，构建并发布了“方升”（FactTesting）大模型基准测试体系，自2024年以来已对国内外开源与闭源大

人工智能技术日新月异，深度学习框架作为技术底座深刻影响着算法创新的速度与产业落地的深度。飞桨框架以五大核心突破回应时代命题，正式发布3.0版本。飞桨框架3.0实现了从底层硬件适配到顶层开发体验的全面进