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

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

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