模型部署

国产开源大模型这几年的进步速度，已经让不少企业开始重新算一笔账：当性能差距缩小到几个百分点，而价格差距拉开到数倍甚至十几倍时，闭源模型的“省心”还值不值得那个溢价？对中小企业采购决策者来说，这个问题尤...

AI视觉质检在制造业的落地并非一次性技术投入，而是需要在数据、模型、硬件和生产管理四个层面协同推进的系统工程。下面从数据采集到产线联动，逐步拆解实现路径，并结合TCL星智大模型在显示面板检测中的实践...

在 AI 价格战持续升级的背景下，DeepSeek 等模型大幅降价让开发者们面临供应商锁定风险。构建‘模型无关’的路由层，成为避免代码重构、实现动态切换的关键方案。通过统一 API 适配层，上层业务逻...

地方人工智能产业生态的竞争，已经不只是“有没有大模型”的竞争。对地方产业部门、园区运营者和创业团队而言，更关键的问题是：模型能力如何接上稳定的算力供给，技术人才如何进入产业链，又怎样在真实应用中形成可...

当企业决定引入大模型时，开源与闭源的抉择往往成为技术路线上的第一个分水岭。开源模型（如千问、Llama）以开放权重和高度可定制吸引着具备技术实力的团队，而闭源模型（如GPT-4、Claude）则以开箱...