数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
一、大语言模型的的基础设施层
大语言模型的基础设施层包含GPU、CPU、RAM、HDD、Network等硬件设施，为训练与推理提供运算资源和存储能力，其中GPU适合并行计算，CPU执行逻辑运算和控制任务，RAM提供临时存储空间，HDD存储大量数据，Network提供通信基础设施.
二、大语言模型的云原生层
大语言模型的云原生层基于Docker容器和K8S的弹性云原生架构，为AI大模型的预训练、微调、推理以及应用的部署，提供高扩展、高可用的云环境，可根据访问量动态伸缩.
三、大语言模型的模型层
大语言模型的模型层包括大语言模型、视觉-语言模型、小模型等。大语言模型可处理及生成自然语言文本；视觉-语言模型能理解和创造跨模态内容；智能文档理解技术可解析文本和非结构化数据；多模态检测与分类技术整合多种数据类型提升精确度和稳健性.
四、大语言模型的应用技术层
大语言模型的应用技术层涵盖Agent智能体技术、RAG检索增强生成技术、大模型微调技术、提示词工程、思维链技术、数据工程技术等，可提升模型性能和应用效果.
五、大语言模型的能力层
大语言模型的能力层主要包括大模型的理解能力、记忆能力、逻辑能力、生成能力.
六、大语言模型的应用层
大语言模型的应用层主要分为RAG类应用、Agent类应用、OLTAP类应用、OLAP类应用.
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
