的视觉识别竞赛，即 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)。该 竞赛吸引了全球众多研究团队参与，并在推动深度学习和卷积神经网络（CNN）技术的发展中 发挥了重要作用。今年的诺贝尔物理学奖得主之一 Geoffrey Hinton 带领的团队成员 AlexNet 在 2012 年的 ILSVRC 中取得了显著的成功，使得 势。 在智能化方面，Agent 的学习能力得到了极大的增强。传统的机器学习技术为 Agent 提供 了初步的学习框架，使得 Agent 能够通过数据驱动的方式学习并优化自身行为。 然而，随着神经网络模型的广泛应用，Agent 的学习能力得到了质的飞跃。深度学习技术使 得 Agent 能够处理更加复杂、高维的数据，从而更精确地感知环境信息并做出相应决策。此外， 强化学习技术的不断发展也为 Agent 直接运行某个特定程序；中央处 理器（CPU）往往会运行 Windows、Linux 等复杂操作系统作为底座支撑整个软件栈；图形 处理器（GPU）一般不加载操作系统而是直接运行图形图像处理程序，神经网络处理器 （NPU）则直接运行深度学习相关程序。 处理器芯片设计是一项很复杂的任务，整个过程犹如一座冰山。冰山水面上是用户或者大 众看到的处理器芯片架构，呈现为一组微架构核心参数，比如 8 核、8

就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。 2.2 Transformer 基础架构 LLM 依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型，该架构相比传统的 RNN（递归神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）具有更高的训练效率和 更强的长距离依赖建模能力。Transformer 由多个关键组件组成：1. 自注意 力机制（Self-Attention）：模型在处理文本时，会自动关注句子中的重要单 自动关注句子中的重要单 词，理解不同词语间的联系。2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：使用 多个注意力头同时分析不同的语义信息，使得模型的理解能力更强。3. 前 馈神经网络（FFN）：非线性变换模块，提升模型的表达能力。4. 位置编码 （Positional Encoding）：在没有循环结构的情况下，帮助模型理解单词的顺 序信息。 Transformer 结构的优势

代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未

（b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被

添加主观引导（如“你认为哪种对？ ”） 通用模型 需拆分问题，逐步追问 “先解释电车难题的定义，再对比 两种伦理观的差异 ” 一次性提问复杂逻辑 任务需求与提示语策略 "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请 验 证 ： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p 值并判断显著性。" "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库(初期投入高，长期成本低)

分布式储存引擎（HDFS） X86服务器 国产ARM服务器 国产AI生态的K8S集群 GPU/CPU/高性能计算集群 Infrastructure（产品化基础架构） AlgorithmEngine（大规模稀疏、图神经网络、分布式计算、计算框架服务） 实时开发 租户管理 调度管理 客户画像 客户分析管理 客户旅程管理与侦测 客户转化分析 营销渠道管理 营销活动管理与监控 营销费用管理 跨条线营销互动分析

量，这决定了采用该种AI框架 开发后，所需投入的资源要 素。这一般与AI框架体系中搭 配的组件有关。 不同框架在处理源码和编译命 令时的方式有所不同，对数据 的运算能力也不相同，是基于 此AI框架开发的神经网络通达 性的主要影响因素，即在相应 领域完成某种任务的准确率、 处理速度或学习能力。 资源投入度 开发者友好度 AI框架的使用过程中，从部 署、开发到落地的完整流程 中，所需投入的人时成本。部

①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分

①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分

编程语言 43 / 87 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未