未闻花名

文章/答案/技术大牛

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LV6

发表了文章 1天前2026-04-11 07:58:01

大模型应用：医疗行业大模型：从生成前校验到生成后审计的应用实践.73

医疗行业对准确性、合规性、安全性有着极高的要求，大模型在医疗场景，如病历撰写、医嘱辅助、医学科普、诊断建议参考等，不能简单直接的“输入-输出”，否则可能出现医疗...

未闻花名 1天前2026-04-11 07:58:01

AIGC、腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 2天前2026-04-10 08:01:06

大模型应用：算力分层治理：基于大模型算力四层匹配体系的优化方案.72

大模型的应用，算力成了我们逃脱不开的话题，往往我们在谈到模型应用这个事情，算力焦虑似乎成了我们都会遇到的痛点。不仅是我，我相信都会陷入“算力要显卡、加卡即提效”...

未闻花名 2天前2026-04-10 08:01:06

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 3天前2026-04-09 08:13:40

大模型架构算力对比：Decoder-only、Encoder-Decoder、MoE深度解析.71

代表模型：GPT 系列、LLaMA 系列、Qwen 系列等。主要应用场景：自然语言生成任务，包括智能对话、文本创作、内容摘要、代码生成等。核心特点：

未闻花名 3天前2026-04-09 08:13:40

腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 4天前2026-04-08 08:01:25

大模型应用：批量文档摘要与分类实践：本地合同、报告数据处理与导出.70

在日常工作场景中，批量处理合同、报告类文档是高频刚需，传统人工逐份阅读、总结、分类的模式，不仅耗时耗力、易漏关键信息，还存在敏感数据泄露风险。而基于本地批量文档...

未闻花名 4天前2026-04-08 08:01:25

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 5天前2026-04-07 07:53:35

大模型应用：大模型运行全流程解析：从初始化加载→计算→结果输出.69

大模型的运行本质上是一条从静态存储到动态智能的完整技术链路。整个过程始于硬盘中保存的模型权重与配置文件，这些静态数据在启动时被加载至系统内存，并由CPU完成初步...

未闻花名 5天前2026-04-07 07:53:35

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 5天前2026-04-06 09:57:34

大模型应用：矩阵乘加（GEMM）全解析：大模型算力消耗的逻辑与优化.68

在大模型的训练与推理过程中，我们应该经常会看到GEMM，General Matrix Multiply and Accumulate，就是矩阵乘加运算，GEMM...

未闻花名 5天前2026-04-06 09:57:34

腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 7天前2026-04-05 08:50:15

大模型应用：GPU的黑盒拆解：可视化看透大模型并行计算的底层逻辑.67

显卡的核心是图形处理器，也就是我们常说的GPU，全称Graphics Processing Unit，它和 CPU 的本质区别是并行计算架构，CPU 擅长复杂的...

未闻花名 7天前2026-04-05 08:50:15

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 8天前2026-04-04 08:41:18

大模型应用：多卡集群跑满14B模型：大模型推理算力应用实践.66

我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型，支撑日均 10 万次用户对话推理请求，核心痛点：

未闻花名 8天前2026-04-04 08:41:18

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 9天前2026-04-03 07:54:38

大模型应用：大模型算力优化方案：识别突破隐性瓶颈达到效能最大化.65

在大模型落地实践中，我们都会面临一个共性困惑：明明显卡算力达标、模型量化适配，实际运行时却始终跑不满算力，甚至出现卡顿、显存溢出等问题。前文我们已详解算力指标（...

未闻花名 9天前2026-04-03 07:54:38

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 10天前2026-04-02 07:59:13

大模型应用：拆解大模型算力需求：算力是什么？怎么衡量？如何匹配？.64

对大模型而言，算力核心体现在“单位时间内完成矩阵乘法、注意力计算等核心操作的次数”。

未闻花名 10天前2026-04-02 07:59:13

腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 11天前2026-04-01 07:59:32

大模型应用：大模型内存与显存深度解析：我们该如何组合匹配模型与显卡.63

在大模型本地化部署的学习路上，我们都会经历懵懵懂懂、茫然无措的阶段，不是被五花八门的模型给整迷糊了，就是被一系列硬件适配问题困住：模型参数与显存占用到底如何精准...

未闻花名 11天前2026-04-01 07:59:32

腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 12天前2026-03-31 07:59:53

大模型应用：联邦学习融合本地大模型：隐私合规推荐的核心流程与实践.62

在当下购物形式日益丰富、消费需求愈发多元的浪潮中，个性化推荐已成为连接用户与商品的核心纽带，直接影响用户体验与平台转化效率。然而，推荐系统的优化始终面临一对核心...

未闻花名 12天前2026-03-31 07:59:52

腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 13天前2026-03-30 07:53:20

大模型应用：电商智能推荐：基于本地大模型的冷启动智能推荐系统实例.61

推荐系统是连接用户与信息的桥梁，核心目标是在海量信息中为用户精准匹配其感兴趣的内容、商品或服务，广泛应用于电商行业、内容平台、生活服务等场景。其核心价值体现在：

未闻花名 13天前2026-03-30 07:53:20

腾讯技术创作特训营S17#我与AI

发表了文章 13天前2026-03-29 09:39:24

大模型应用：本地部署 vs 云端调用：成本、隐私、效率、方式的综合考量.60

随着大模型技术的普及，不管是企业开发者还是个人爱好者，都绕不开一个核心抉择：大模型到底该放在自己的设备上跑，还是直接调用云端服务商提供的接口？这个问题其实很好理...

未闻花名 13天前2026-03-29 09:39:24

玩转腾讯混元大模型

发表了文章 14天前2026-03-28 10:16:47

大模型应用：Mistral-7B-Instruct 中文超长文本处理实战全解析.59

今天的核心目的就是为了做一个超长上下文处理的实践，我们常用的模型LLaMA-2 默认上下文长度为 4096 tokens，原生不支持滑动窗口！强行设置 conf...

未闻花名 14天前2026-03-28 10:16:47

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 16天前2026-03-27 07:58:39

大模型应用：稀疏注意力 vs 滑动窗口：大模型扩窗技术完全解析.58

我们应该也遇到过这样的情况，在和模型应用沟通的过程中，聊着聊着它就忘了开头的要求；或者让模型工具分析一本几百页的电子书，它只记住了最后几页的内容？我们也反复讨论...

未闻花名 16天前2026-03-27 07:58:39

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 17天前2026-03-26 07:53:20

大模型应用：上下文理解极限：Context Window 与注意力跨度的数学边界.57

在大模型的世界里，理解其处理长文本的能力，不能只看一个数字。我们常听到“支持128K上下文”这样的宣传，但真正决定模型能否有效利用这些信息的，远不止窗口长度本身...

未闻花名 17天前2026-03-26 07:53:20

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 18天前2026-03-25 07:57:12

大模型应用：大模型瘦身：量化、蒸馏、剪枝的基础原理与应用场景深度解析.56

如今大模型越来越火，不管是企业做业务落地，还是我们作为个人开发者上手体验，都绕不开一个核心问题：大模型虽强，但太笨重，动辄几十上百GB显存占用，普通硬件跑不动，...

未闻花名 18天前2026-03-25 07:57:12

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 19天前2026-03-24 07:56:40

大模型应用：高精度量化感知训练(QAT)与低成本后训练量化(PTQ)方案优选.55

在我们反复探讨的大模型落地的过程中，高性能与低成本的矛盾始终存在。想用好一个高性能拥有千亿参数大模型，都面临着存储占用高、推理速度慢的问题。模型量化作为一种核心...

未闻花名 19天前2026-03-24 07:56:40

第四期热点征文-大模型技术

发表了文章 20天前2026-03-23 08:52:14

大模型应用：大模型量化：INT4与INT8核心差异、选型指南及代码实现.53

大模型的量化我们前期也探讨了基础概念和实践原理，针对CPU的量化流程做了通俗易懂的基础说明，但实际应用场景往往是需要GPU的落地实践，随着大模型参数规模突破千亿...

未闻花名 20天前2026-03-23 08:52:14

第四期热点征文-大模型技术

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个人简介

AI不释手 | 大健康产业
深耕青少年心理和医疗大健康领域，融合AI大模型的本地化应用，对大模型有深度的应用经验和使用体验。
腾讯云AI编程达人秀
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暂未填写个人网址
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加入社区时间：2025-10-23

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大模型应用：医疗行业大模型：从生成前校验到生成后审计的应用实践.73

大模型应用：算力分层治理：基于大模型算力四层匹配体系的优化方案.72

大模型架构算力对比：Decoder-only、Encoder-Decoder、MoE深度解析.71

大模型应用：批量文档摘要与分类实践：本地合同、报告数据处理与导出.70

大模型应用：大模型运行全流程解析：从初始化加载→计算→结果输出.69

大模型应用：矩阵乘加（GEMM）全解析：大模型算力消耗的逻辑与优化.68

大模型应用：GPU的黑盒拆解：可视化看透大模型并行计算的底层逻辑.67

大模型应用：多卡集群跑满14B模型：大模型推理算力应用实践.66

大模型应用：大模型算力优化方案：识别突破隐性瓶颈达到效能最大化.65

大模型应用：拆解大模型算力需求：算力是什么？怎么衡量？如何匹配？.64

大模型应用：大模型内存与显存深度解析：我们该如何组合匹配模型与显卡.63

大模型应用：联邦学习融合本地大模型：隐私合规推荐的核心流程与实践.62

大模型应用：电商智能推荐：基于本地大模型的冷启动智能推荐系统实例.61

大模型应用：本地部署 vs 云端调用：成本、隐私、效率、方式的综合考量.60

大模型应用：Mistral-7B-Instruct 中文超长文本处理实战全解析.59

大模型应用：稀疏注意力 vs 滑动窗口：大模型扩窗技术完全解析.58

大模型应用：上下文理解极限：Context Window 与注意力跨度的数学边界.57

大模型应用：大模型瘦身：量化、蒸馏、剪枝的基础原理与应用场景深度解析.56

大模型应用：高精度量化感知训练(QAT)与低成本后训练量化(PTQ)方案优选.55

大模型应用：大模型量化：INT4与INT8核心差异、选型指南及代码实现.53

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