AI大模型應(yīng)用
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-05
AI大模型應(yīng)用的實(shí)例教程
3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」，將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯(cuò)的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver來過濾掉不期望看到的違例。采用該技術(shù)能加快 Lint違例的修復(fù)和收斂的效率，從而極大解放開發(fā)者的生產(chǎn)力。
GenAI+Lint全新技術(shù)：VC SpyGlass Lint Advisor實(shí)戰(zhàn)課程即將上線，歡迎大家報(bào)名！
時(shí)間：3月 20日（星期五），14:00–15:00
地點(diǎn)：線上直播
講師簡介：
羅木江 | 新思科技首席應(yīng)用工程師
負(fù)責(zé)數(shù)字電路驗(yàn)證系列產(chǎn)品的支持，在RTL Signoff靜態(tài)驗(yàn)證領(lǐng)域以及跨技術(shù)域驗(yàn)證方法學(xué)具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。
掃碼立即報(bào)名參會(huì)
展開 __biz=MjM5NDgzOTk4Mw==&mid=2651274387&idx=2&sn=6b9e81fac2f7d6d0686ad811ccc344d6&scene=21#wechat_redirect" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>《拒絕AI技術(shù)焦慮，工程領(lǐng)域AI應(yīng)用的八大技巧》</strong></a>中，我們分享了在工程領(lǐng)域確認(rèn)第一個(gè)AI案例的八大實(shí)用技巧，本次，我們將研究在 AI 之旅中可能遇到的另外五大挑戰(zhàn)： </p><p><br></p><p><strong><em>AI挑戰(zhàn)</em></strong></p><p><strong><em>01、</em>獲得企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的支持</strong></p><p><br></p><p>工程領(lǐng)域的 AI 并非新事物，然而，正如最近的一份 Forrester 報(bào)告所強(qiáng)調(diào)的那樣，生成式 AI （GenAI） 的出現(xiàn)（特別是 2022 年底公開推出的 ChatGPT 3.5）重塑了企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對 AI 的看法。</p><p><br></p><p>對于許多高管而言，AI 已經(jīng)從一個(gè)小眾的 IT 項(xiàng)目變成了必不可少的企業(yè)資產(chǎn)。<strong>AI 戰(zhàn)略以及隨之而來的 AI 治理實(shí)踐已成為企業(yè)必備要素。</strong></p><p><br></p><p>這種轉(zhuǎn)變對于希望為新 AI 項(xiàng)目獲得支持的工程師來說具有重大意義。最重要的是，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人不僅需要展示創(chuàng)新 AI 解決方案的用途，<strong>還需要展示它對收入、利潤和成本等方面產(chǎn)生的影響。</strong></p><p><br></p><p>剛開始做AI項(xiàng)目，最明智的做法是先從那些“接地氣”、容易出成果的小項(xiàng)目入手，而不是一上來就追求宏大的、理想化的目標(biāo)。
展開 受我們在 AI for Engineers 上遇到的專業(yè)人士的啟發(fā)，我們分享了選擇正確 AI 案例的八個(gè)簡單技巧。</p><p><br></p><p><strong>選擇正確 AI 應(yīng)用的八大技巧</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 1：專注于優(yōu)化，而不是改革</strong></p><p><br></p><p>AI for Engineers 的研討會(huì)成員之一是一家跨國重型設(shè)備制造商的結(jié)構(gòu)和仿真總工程師。他強(qiáng)調(diào)了不要試圖過度使用AI的重要性。<strong>從優(yōu)化設(shè)計(jì)屬性以滿足客戶需求的角度考慮，而不是從徹底改變產(chǎn)品或直接實(shí)現(xiàn)組織轉(zhuǎn)型的角度考慮。</strong></p><p><br></p><p>重要的是，AI 解決方案可以幫助工程師擺脫耗時(shí)、專業(yè)知識密集且容易產(chǎn)生偏差的手動(dòng)設(shè)計(jì)和評估周期。</p><p><br></p><p>研討會(huì)成員還展示了公司使用AI技術(shù)進(jìn)行工程改進(jìn)的巨大成果。比如說，他的團(tuán)隊(duì)正從降階建模（ROM）中受益。他們通過高保真模擬，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（本質(zhì)上是一種模式識別算法）生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又反過來創(chuàng)建了一個(gè)具備人工智能的動(dòng)態(tài)模型。<strong>使有限元 （FE） 模型實(shí)現(xiàn)了 16 秒內(nèi)即可求解，而不是以前的 9 小時(shí)。</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 2：確定你想要預(yù)測的結(jié)果</strong></p><p><br></p><p>AI 是一個(gè)模糊的術(shù)語。現(xiàn)在，當(dāng)我們談?wù)摴こ讨械?AI 時(shí)，我們通常指的是機(jī)器學(xué)習(xí)。生成式 AI （genAI） 和其他風(fēng)格的 AI 開始嶄露頭角，這些技術(shù)的差異也逐漸明顯。</p><p><br></p><p>機(jī)器學(xué)習(xí)使用算法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)（通常稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)）創(chuàng)建模型，以做出決策或預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無需編程。
展開 通過自身依靠的強(qiáng)大電商平臺，用戶通過語音可以在音箱上是實(shí)現(xiàn)購物，或者借助第三方應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)其他類型的O2O服務(wù)。比如：打車、訂機(jī)票、餐廳、查物流等，可以在不打開手機(jī)的情況下，進(jìn)一步方面人們的生活。
這里小編不得不說一說在AI智能音箱市場上獲得眾多客戶好評，由工采電子代理的韓國Neofidelity（簡稱韓國NF）數(shù)字功放芯片 - NTP8918和數(shù)字功放芯片 - NTP8910A這兩款應(yīng)用在AI智能音箱領(lǐng)域的數(shù)字功放芯片，具有最低4.5V的工作電壓，支持4歐揚(yáng)聲器，輸出效率85%以上，RSDRC動(dòng)態(tài)功率控制，有效防止破音，2*16段可調(diào)PEQ，加入APQE功能，真切改善音質(zhì)，帶有IIS SDATA的反饋輸出，適合AI底躁消除等優(yōu)點(diǎn)。
數(shù)字功放是一種具有失真小、噪音低、動(dòng)態(tài)范圍大等特點(diǎn)的音頻功率放大器，在音質(zhì)的冷暖度、解析力，背景的寧靜、低頻的震撼力度方面是傳統(tǒng)功放不可比擬的。
在數(shù)字功率領(lǐng)域，韓國NF便是佼佼者之一。了解更多關(guān)于韓國NF功放芯片的技術(shù)應(yīng)用，請聯(lián)系：133 9280 5792(微信同號)
展開 世界上最大人工智能協(xié)會(huì)AAAI頒發(fā)的第二屆“AI諾貝爾獎(jiǎng)”正式出爐！
由杜克大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Cynthia Rudin獲獎(jiǎng)，同時(shí)領(lǐng)走百萬美元獎(jiǎng)金。
獲獎(jiǎng)原因不是她開發(fā)了性能超強(qiáng)的算法，而是她致力于在醫(yī)療、法律等敏感領(lǐng)域推廣透明可解釋的AI模型。
△Cynthia Rudin
Rudin剛開始發(fā)表論文時(shí)，“數(shù)據(jù)科學(xué)”和“可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)”這兩個(gè)術(shù)語還不存在，她的研究也沒有恰當(dāng)?shù)姆诸悾B審稿人和編輯都不知道該如何處理。
她推廣和開發(fā)可解釋AI
當(dāng)許多機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)者致力于改進(jìn)算法時(shí)，Rudin更關(guān)注如何用AI服務(wù)社會(huì)。
她的AI模型第一次應(yīng)用是在2007年，和紐約的能源公司合作檢測供電系統(tǒng)中因損壞和超負(fù)荷造成的隱患。
這個(gè)過程中她發(fā)現(xiàn)，她可以在代碼中不停地增加了新發(fā)表論文中的花哨技巧，卻很難做出有意義的性能提升。
反而是從經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中獲得了更多的準(zhǔn)確性。
Rundin意識到，如果人能夠理解AI模型在計(jì)算過程中使用了哪些信息，就可以找電力公司的工程師去詢問到有用的反饋，再去改善整個(gè)過程。
也就是說，更有助于提高預(yù)測的準(zhǔn)確性的是可解釋性，而不是更高級或規(guī)模更大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
接下來的十多年間，她開發(fā)了可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并在現(xiàn)實(shí)世界中推廣應(yīng)用。
她和醫(yī)院合作開發(fā)了一個(gè)系統(tǒng)，可以預(yù)測哪些病人在中風(fēng)或其他腦損傷后最有可能發(fā)生破壞性癲癇，讓醫(yī)院可以同時(shí)監(jiān)測三倍于以前數(shù)量的病人。
在MIT任教期間還和波士頓的警察局合作開發(fā)了一個(gè)模型，幫助發(fā)現(xiàn)犯罪行為之間的共性，檢測是否可能屬于同一個(gè)人的系列犯罪。
展開 
AI大模型應(yīng)用的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
AI大模型應(yīng)用的最新內(nèi)容
3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」，將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯(cuò)的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver
展會(huì)期間，觀眾可以親身體驗(yàn)這些AI大模型的實(shí)際應(yīng)用，感受科技帶來的便捷與高效。
人形機(jī)器人展區(qū)無疑是本屆博覽會(huì)最具吸引力的部分之一。多家國際知名機(jī)器人企業(yè)將攜其最新研發(fā)的人形機(jī)器人亮相，這些機(jī)器人不僅在外觀上越來越接近人類，而且在運(yùn)動(dòng)控制、情感交互、自主學(xué)習(xí)等方面也取得了突破性進(jìn)展。觀眾將有機(jī)會(huì)與這些機(jī)器人進(jìn)行互動(dòng)，體驗(yàn)未來人機(jī)共存的生活方式。
近年來，人工智能領(lǐng)域迎來了一場深刻的技術(shù)范式變革。隨著大模型在多模態(tài)感知與復(fù)雜推理能力上的突破性進(jìn)展，具身智能正從簡單的"執(zhí)行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進(jìn)化。這一轉(zhuǎn)變不僅重新定義了機(jī)器人的能力邊界，更徹底重構(gòu)了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的底層邏輯，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入"認(rèn)知智能+物理執(zhí)行"深度融合的全新周期。
技術(shù)突破：從感知到?jīng)Q策的跨越式發(fā)展
當(dāng)前，大模型技術(shù)已經(jīng)突破了傳統(tǒng)AI的局限，展現(xiàn)出前所未有的多模態(tài)理解能力
本屆展會(huì)以 “人形機(jī)器人賦能新型工業(yè)化” 為主題，總規(guī)劃展示面積達(dá) 30,000平方米，將全面展示人形機(jī)器人整機(jī)、核心零部件、感知與控制系統(tǒng)、AI大模型、應(yīng)用解決方案等上下游全產(chǎn)業(yè)鏈。
在首屆展會(huì)成功舉辦的基礎(chǔ)上，本屆盛會(huì)內(nèi)容將全面升級。
當(dāng)Stable Diffusion的GPU集群在深夜進(jìn)入休眠狀態(tài)，而某AI創(chuàng)業(yè)公司的推理算力需求卻暴漲300%時(shí)，CIO張總盯著監(jiān)控屏上的算力曲線，終于意識到：傳統(tǒng)許可證管理模式在AI大模型時(shí)代已瀕臨崩潰。這種矛盾背后，折射出整個(gè)軟件行業(yè)正在經(jīng)歷的深層變革——在算力需求呈現(xiàn)脈沖式增長的今天，靜態(tài)的許可證分配方式正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。
一、彈性算力需求下的管理困境
在深圳某AI產(chǎn)業(yè)園，一場由算力分配引發(fā)的
<p>工程領(lǐng)域的人工智能 （AI） 已經(jīng)開始發(fā)揮價(jià)值，低代碼和無代碼工具正在使曾經(jīng)僅屬于專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的 AI 能力變得大眾化。</p><p><br></p><p>然而，并非工程領(lǐng)域的每個(gè)人都能從中受益，使用新的便捷的 AI 工具提高工作效率并不難，<strong>工程師們在 AI 應(yīng)用方面所面臨的挑戰(zhàn)實(shí)則體現(xiàn)在更多其他維度。</strong></p><p><br></p><p><img src="
<p>現(xiàn)今，人們正在對科技發(fā)展以及AI技術(shù)進(jìn)行無限探索，在這個(gè)過程中，很多工程師可能會(huì)感受到“有心無力”，很大程度是因?yàn)樗麄?lt;strong>尚未實(shí)現(xiàn)自己的第一個(gè)可落地執(zhí)行的人工智能 （AI） 應(yīng)用案例。</strong></p><p><br></p><p>這個(gè)結(jié)果讓人感到十分驚訝，因?yàn)槟壳霸诠こ填I(lǐng)域人們對 AI 的興趣或投資并不缺乏。研究表明，<strong>86% 的工程師將 AI 視為重要的新興技術(shù)
科盛科技 / 簡錦昌 副總經(jīng)理
(轉(zhuǎn)載自繁體版ACMT電子技術(shù)月刊No.092)
什么是大語言模型(LLM)？
大語言模型(Large Language Model, LLM)是人工智能領(lǐng)域中一種基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它通過處理大量的文本資料來理解、生成和翻譯自然語言。這些模型以龐大的參數(shù)規(guī)模為特點(diǎn)，并利用了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，尤其是變換器(Transformer
華為油氣行業(yè)智能化架構(gòu)分為智能感知、智能聯(lián)接、智能底座、智能平臺、AI大模型、智能應(yīng)用六個(gè)部分，各部分技術(shù)分層解耦，架構(gòu)可兼容第三方主流框架并能對接已建或新建第三方平臺與數(shù)據(jù)湖。
前言
由于實(shí)際過程中感知到的信息流通常是不完整且嘈雜的，因此AI大模型的應(yīng)用大腦通過“想象學(xué)習(xí)”可以來填補(bǔ)這些缺失的信息。這也就解釋了為什么AI大模型下的智駕汽車能夠在被陽光致盲等情況下仍可以繼續(xù)駕駛。即使短時(shí)間內(nèi)無法進(jìn)行視覺觀察，仍然可以可靠地預(yù)測其下一個(gè)狀態(tài)和行動(dòng)，以表現(xiàn)出安全的駕駛行為。
