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Bitdeer AI 宣传图，展示 Neocloud 优势：高性能 GPU 访问、具成本效益的定价、AI 优化基础设施和灵活部署选项。

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Neocloud 助力商业价值：从 LLM 到实时 AI

在快速发展的 AI 创新领域，企业正转向 neocloud 服务商来满足其计算需求。与 AWS、Azure 或 Google Cloud 等传统超大规模云服务商不同，neocloud 平台专注于 GPU 即服务（GPUaaS），为人工智能和机器学习工作负载提供定制化基础设施。凭借在成本效率、高性能和灵活性方面的优势，neocloud 正逐渐成为初创公司和大型企业的首选，帮助它们通过优化的 AI 基础设施实现可观的投资回报率（ROI）。真实应用场景：Neocloud 的优势 Neocloud 平台正在改变企业在各个行业中应用 AI 的方式。以下是推动其广泛采用的一些关键应用场景： * 大语言模型（LLM）训练与微调：训练大型语言模型需要强大的计算能力。通过高性能 GPU，支持更快的训练与微调，适用于自然语言处理、聊天机器人等应用。 * 媒体与设计领域的生成式 AI：从生成高质量视觉内容到自动化设计流程，平台为媒体、娱乐和营销行业提供生成式 AI

标题为“什么是Neocloud？“图片，展示云服务器连接算力节点。

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Neocloud在AI产业的崛起及其影响

人工智能的迅猛发展正在深刻重塑企业的运营、创新和竞争方式。从大规模模型训练到实时推理，AI工作负载对计算能力的需求正以空前速度增长。尽管AWS、谷歌云和微软Azure等传统超大规模云服务商仍占据主导地位，但市场格局已不再由它们独占。一类名为neocloud的新型云服务提供商正在崛起，专门满足AI开发的独特基础设施需求。这些为机器学习和高性能计算（HPC）量身构建的neocloud平台，正在赋能初创企业、研究机构和中小企业，使其能够以更高的敏捷性、成本效益和专业化程度获取强大计算资源。什么是Neocloud？它有何不同？ "neocloud"一词可能源自希腊语前缀"neo-"（意为"新"）与"cloud"的组合，象征着一种专为AI量身定制的新型云计算模式。 Neocloud服务商本质上是提供GPU即服务（GPUaaS）的云基础设施公司，其架构针对AI工作负载（如模型训练、推理及数据密集型模拟）进行了深度优化。这些AI原生的平台具备以下特性： * 灵活部署，工作负载隔离根据AI需求自由选择环境：高性能裸金属服务器、可扩展虚拟机或轻量级容器 * 透明计价，成本可控无隐藏费

博客首图，标题为“智能体元学习”，展示大脑、AI方块和机器人图标，突出AI智能体的快速适应能力。

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代理元学习：动态适应任务导向代理

想象一下，你部署了一个客户服务聊天机器人，它在几分钟内就能从处理账单咨询切换到解决技术问题，而无需重建整个知识库。或者，设想一个仓库机器人，只经过几次交互，就能掌握新的装配线配置，而无需数周的再培训。这正是代理型元学习的潜力所在，这是一种“学习如何学习”的方法，使 AI 智能体具备几乎即时掌握新任务的能力。适应性学习传统的 AI 智能体就像专家：在一个狭窄定义的任务上表现出色，但一旦环境发生变化，往往就无能为力。元学习则完全颠覆了这一点。它不再仅仅优化某一个具体任务，而是让智能体学会“适应”的过程。随着训练的深入，智能体会内化出一种快速适应策略，因此在面对新任务时，仅需少量示例或几次交互就能完成调整。其中的关键要素包括： * 多任务泛化训练：在训练阶段，智能体需接触多样化场景（如客服机器人的多类别工单、物流机器人的不同取货点、销售对话的多风格模板），以此构建跨领域适应能力。 * 元优化循环架构：采用MAML（模型无关元学习）等算法，通过调整智能体参数使其仅需对新任务执行1-2次梯度更新即可达到优异表现。 * 记忆驱动适应机制：RL²或循环元学习等技术将历史经验编码

图片展示用合成数据训练智能体，配有图标和眨眼机器人。

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基于合成数据的多模态智能体训练方法

在快速演进的人工智能领域，企业面临日益增长的压力，需部署能够理解并响应文本、视觉和音频等多种模态的智能体。然而，收集、标注和整理真实的多模态数据集往往成本高昂、劳动密集，并伴随合规性挑战。合成数据为此提供了一个具有吸引力的替代方案，使企业能够加快开发周期、降低合规风险，并根据特定应用场景定制训练数据集。一个完善的合成数据生成流程通常包括三个核心阶段： 1. 视觉场景生成 * 程序化环境：使用如 Unreal 引擎或开源的 Blender 创建多样化的场景，例如办公室、工厂、零售空间等。 * 动态变化：通过随机化光照、物体布置和相机参数，覆盖各种边缘案例场景（如低光照的仓库、拥挤的会展大厅）。 2. 文本与对话合成 * 提示驱动的图像描述：利用预训练语言模型生成场景描述（如：“一张红木书桌上，两台笔记本电脑相对摆放”）。 * 指令生成：通过少样本示例自动生成智能体指令（如：“请扫描最左边展架上的二维码”），以确保术语贴合特定领域. 3. 音频建模 * 室内脉冲响应（RIR）：模拟会议室或嘈杂工厂等环境的混响效果与背景噪声特征。 * 文本转语音（TTS）

Bitdeer AI海报展示机器人接收指令并调用数据与模型输出结果，象征具长期记忆的智能体。

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具备长期记忆的状态保持型大语言模型与AI智能体

最早的聊天机器人模型就像“金鱼”：每收到一个新提示，记忆就被彻底清除；而到了 2025 年，它们终于开始表现得更像“大象”。通过将大上下文语言模型与外部存储结合，开发者现在可以构建“有记忆状态”的智能体，能够记住用户、项目与决策，记忆持续数天，甚至贯穿整个产品生命周期。短期记忆的限制正在逐步消失，这得益于两大趋势的融合： * 大上下文语言模型：开源项目如 Qwen 2.5‑1M（支持 100 万 token 的上下文窗口）和 Gradient AI 的 Llama‑3 Gradient（从 25.6 万扩展到 100 万 token），让本地部署的模型也具备了“大象般”的记忆能力。 * 具备记忆感知能力的开发框架：LangChain、LlamaIndex

机器人搭建模块化 AI 工作流图片

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可组合式AI工作流：模块化可扩展AI系统设计

构建成功的 AI 解决方案不仅依赖于强大的模型，更关键在于如何组织这些模型与流程。AI 所带来的价值，如高效的运营、前瞻性的洞察力以及高度个性化的客户体验，已毋庸置疑。但现实情况是，许多组织仍在应对结构僵化、各自为政的 AI 系统，这些系统既难以扩展，也难以灵活应对变化。可组合式 AI 工作流是一种全新的方法，其核心在于通过模块化、可互换的组件来构建 AI 系统，而不是依赖一个庞大的整体。对于技术高管和系统架构师来说，这种模块化设计能够带来更高的灵活性、更快速的迭代能力以及系统层面的可扩展性。可以将其类比为搭建乐高积木，每一个积木块都是一个独立的 AI 服务，通过自由组合，构建出更复杂且智能的工作流系统。 AI 系统中的模块化设计传统的 AI 系统往往是单一结构，为特定问题量身定制的解决方案。需要一个聊天机器人？就部署一个定制模型。想要实现预测分析？就再构建另一个模型。这样的结果是形成了一套彼此孤立的工具，系统之间无法互通，带来了集成难题并推高了成本。随着 AI 应用场景的不断扩展，Gartner（

迈向通用人工智能：推理驱动的实现路径

AI Trends & Industry News

迈向通用人工智能：推理驱动的实现路径

人工智能（AI）在过去十年经历了革命性变革。这项技术早已突破早期基于规则的系统和单一任务自动化的局限，如今已渗透到我们日常生活的方方面面——从内容推荐、语音助手，到医学影像诊断，甚至能生成类人文本。然而值得注意的是，尽管取得这些突破，当前AI系统本质上仍属于"狭义人工智能"范畴。现有AI模型大多属于"狭义AI"（Narrow AI），即专为图像分类、语言翻译或游戏博弈等特定任务设计的系统。它们在预设领域表现卓越，却难以实现跨领域适应学习，也无法解释自身决策逻辑。这种局限性促使科研人员开始追求更强大、更通用的智能形态：人工通用智能（AGI）。 AGI意味着机器能像人类一样，在不同领域灵活理解、学习和应用知识。而实现AGI的关键？正是推理能力。狭义人工智能的局限性狭义AI系统在其预设范围内表现卓越：能击败国际象棋大师、实时转录语音、甚至创作诗歌。但这些系统本质仍是基于统计的引擎——通过历史数据优化输出结果，而非真正理解或思考。核心局限： 1. 缺乏迁移学习能力：训练识别动物的视觉模型，无法直接理解工业零件 2.

将符号推理与次符号多模态模型融合

AI Applications

将符号推理与次符号多模态模型融合

人工智能自诞生以来已经取得了长足的发展。如今，我们正在见证两个看似不同的范式——符号推理与次符号学习——的融合。符号人工智能起源于逻辑和基于规则的系统，具有清晰明确的推理能力；而次符号方法，如深度神经网络，则擅长通过海量数据进行模式识别。当这两种方法相遇，特别是在多模态模型领域，它们构建出既直观又“可解释”的系统的潜力大大提升。本文将探讨如何将符号推理与次符号多模态模型融合，从而增强人工智能的理解能力，并推动其向更强大、更具通用性的系统发展。表格 1：符号人工智能 vs. 次符号人工智能混合方法的潜力混合方法的核心目标是结合两个领域的优势。次符号模型，例如基于深度学习的模型，非常擅长从图像、文本和音频中捕捉复杂特征。然而，它们通常缺乏可解释性。当一个神经网络错误地分类一张图片时，人们往往难以理解其原因。相比之下，符号推理提供了明确的逻辑链条，能够被检查和理解。通过在多模态系统中引入符号层，我们可以同时获得高效的模式识别能力和一定程度的透明性，从而更容易理解和信任人工智能的决策。想象一个人工智能系统，它不仅能识别监控视频中的场景，还能通过逻辑规则，根据物体与人群的排

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什么是多模态人工智能？

人工智能（AI）正在迅速从狭窄、单一任务的模型，演进为能够处理多种输入类型、具有感知与推理能力的复杂系统。这一演进体现在“多模态人工智能”上, 这是一类强大的AI系统，能够理解并综合来自不同数据类型的信息，如文本、图像、音频、视频，甚至是传感器输入。那么，究竟什么是多模态AI？它的底层工作机制是怎样的？它又为何正在彻底变革从医疗到电商等多个行业？接下来，我们将深入剖析多模态AI的技术架构以及其在现实世界中的应用。什么是多模态人工智能？多模态人工智能是指能够处理、解释并生成来自多种模态（或数据类型）信息的系统。与仅处理单一模态的模型不同（如早期的聊天机器人只能处理文本，经典的图像分类器只处理视觉信息），多模态模型能够整合来自多个来源的数据，从而做出更加明智且具备上下文意识的决策。举例说明：一个多模态AI模型可能会： * 分析一张皮疹的图片， * 阅读附带的患者病历记录， * 听取患者对症状的描述， * 然后给出诊断建议。这种通过整合多种模态来实现“像人类一样理解”的能力，正是多模态AI与众不同之处。多模态人工智能的技术基础 1. 模态类型（Moda

自主性基础：界定与衡量人工智能系统中的能动性

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自主性基础：界定与衡量人工智能系统中的能动性

随着人工智能日益深入人们的日常生活，关于"AI自主性"（通常表述为"能动性"）的讨论变得愈发紧迫。所谓能动性，指的是AI系统在无需持续人工干预的情况下独立行动、决策并执行计划的能力。尽管我们习惯性地将某些系统称为"自主"，但深入探究便会发现其中交织着技术、哲学与伦理的复杂命题。我们曾发表过探讨实现具身智能关键技术的文章。但AI真正具备能动性意味着什么？如何量化这种自主性？这对社会和企业界又将产生哪些深远影响？本文旨在剖析AI能动性的理论基础，探索其定义与量化方法，并通过实际商业案例加以阐释。人工智能中的能动性概念能动性（Agency）是哲学与认知科学中的经典概念，传统上指具备独立行动能力和意向性的主体。当我们将这一概念引入人工智能领域时，一个根本性问题随之浮现：机器是否真的具有自主性，抑或只是在执行一套复杂的预设指令？这场争论的核心，在于类人类的理解能力与机械化处理之间的本质张力。当今从自动驾驶汽车到智能助手的AI系统，虽展现出不同程度的自主性，却普遍缺乏构成人类能动性核心的自我意识与真实意向。即便有限度的能动性，也能深刻改变AI系统与世界的交互方式。例如实时规避障碍

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突破基础框架：RAG性能优化

在上一篇文章中，我们深入探讨了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的核心架构原理。这种创新性地将大型语言模型（LLMs）与信息检索系统相结合的技术范式，显著提升了生成内容的准确性与可追溯性。然而，当基础RAG方案部署到实际生产环境时，工程团队往往会面临四大关键挑战：实时响应性能的优化瓶颈、检索结果相关性的提升需求、复杂上下文理解能力的增强要求，以及生成内容事实一致性的保障难题。本文将系统性阐述RAG性能优化的系统性技术方案，包括架构设计的工程优化策略，分析检索算法在效率与精度之间的平衡方法，以及领域自适应微调的核心技术要点，并重点介绍最新的自主代理式RAG（Agentic RAG）实现路径。通过这种多维度、多层次的技术升级与创新实践，开发者能够构建出真正满足企业级严苛要求的下一代RAG系统。快速回顾：什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）由两个核心模块组成： * 检索器（Retriever）：通过稠密或稀疏检索方法，从外部知识库中提取排名前k的相关文档。

A2A与MCP图示：A2A为代理互联，MCP为代理调用工具。

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A2A vs MCP：AI 代理互联网协议之争

随着人工智能技术从单一模型和孤立功能向更高层次发展，一种新型范式正在崛起：基于智能体的模块化系统，打破AI代理孤岛。这类系统能够将复杂任务分解为子任务，实现组件间智能通信，按需调用工具，并以可控方式访问记忆体或应用程序接口。在该领域最具前景的两大框架当属谷歌DeepMind提出的A2A（智能体间交互协议）与Anthropic公司研发的MCP（模型上下文协议）。虽然二者都致力于解决多智能体协同与模块化AI架构中的共性难题，但其技术路径却存在本质差异。本文将深入解析A2A与MCP的核心原理、运作机制及架构哲学，通过对比这两大框架的技术角力，揭示通用型智能体AI系统的未来发展方向。 A2A 与 MCP 的对比分析谷歌A2A：智能体间交互协议 A2A协议由谷歌提出，旨在开发具备复杂推理能力的协作式AI智能体，使其能够通过通信与任务委派实现高效协同。该协议作为一套通信与任务协调标准，支持智能体实现以下核心功能： * 自主任务委派：将子任务动态分配给其他智能体 * 独立运行环境：维护各自的执行上下文及记忆存储 * 结构化通信：采用可追溯、支持递归的标准化请求/响应格式 *

Bitdeer AI 横幅，介绍 Model Context Protocol（MCP），用于增强 AI 的记忆和上下文感知能力

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什么是模型上下文协议（MCP）？

随着人工智能的快速发展，对模型之间更好的协同、互操作性以及上下文理解的需求变得前所未有地迫切。模型上下文协议（MCP）正是在这样的背景下应运而生——这是一项新兴的规范，目前在 AI 社区和各大科技公司中迅速获得了关注。到 2025 年初，MCP 已成为开源 AI 生态系统中最受关注的创新之一，标志着模型、工具和智能体之间迈向标准化通信的重大转变。从 GitHub 上的开源贡献者到 Hugging Face 和 OpenAI 等大型平台，MCP 的关注度持续攀升。随着 AI 行业向模块化、可组合系统以及自治智能体方向发展，MCP 不仅是一种趋势，更有可能成为下一代 AI 开发的基础设施。该协议最初由 Anthropic 于 2024 年 11 月提出。Anthropic 将 MCP 作为一个开源倡议推出，旨在实现

图片展示Llama 4 Maverick在Bitdeer AI Cloud上线，展示了一个驼羊吉祥物和平台界

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Llama 4 现已上线 Bitdeer AI Cloud 平台

4 月 5 日，Meta 正式发布全新一代大型语言模型 Llama 4，为开源 AI 生态带来重要突破。作为迄今为止 Llama 系列最强版本，Llama 4 在推理能力、指令理解和整体性能方面均实现显著提升。本次发布的核心模型包括 Llama 4 Maverick（约 4000 亿参数）和 Llama 4 Scout（约 1090 亿参数），均基于 Mixture of Experts（MoE）架构，具备 170 亿活跃参数，兼顾性能与效率。本文将带您深入了解 Llama 4 的关键更新、与 Llama 3 的对比优势、

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RAG在商业知识管理与决策中的应用

在信息如此发达，竞争力愈发激烈的放下，企业决胜的关键有可能就在其对于外界变化所作出的反应速度，或者小到用户对企业给出的解决方案的效率的判定。总之，如何能够更快，更好更准确的在海量的数据中获取最优的信息至关重要。企业每天都会生成和处理海量数据，从电子邮件、内部文件到客户交互和市场研究，应接不暇。并且不同的部分所使用的系统都有差异存在信息孤岛的现象。并且，这些信息往往分散在不同系统中，难以高效检索、分析和应用。传统 AI 模型通常依赖静态的预训练知识，无法提供实时、上下文相关的洞察，导致信息滞后、决策效率低下。而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的出现，为这一难题提供了突破口。RAG 的吸引力在于它在转变企业知识管理方面具有巨大的潜力。它将实时信息检索与生成式 AI 相结合，使企业能够从大量数据中快速提取关键信息，并将其用于战略决策。特别是在处理非结构化的文本，这类需要消耗大量人工的情况下，RAG能很好的处理这些信息。通过应用RAG技术，企业能够更快地响应市场变化，优化运营流程，并构建更敏捷的数据管理体系。什么是 RAG？ R

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AI图像生成新时代：企业须知关键洞察

2025年3月成为AI图像生成技术的转折点，一系列革命性工具的涌现正在彻底改变视觉内容的创作与使用方式。这些突破性进展远非简单的技术升级，而是为企业和个人开启了前所未有的创新空间。OpenAI的GPT-4o虽处于领先地位，但并非孤军奋战——众多尖端模型相继问世，各具独特优势。面对这些激动人心的可能性，企业需要审慎考量关键因素。本文将带您深入解析最新AI模型及其应用场景，系统阐述企业必须关注的核心要素，以专业流畅的论述为您厘清这一快速发展领域的关键脉络。最新AI模型：不止于GPT-4o 尽管GPT-4o占据媒体焦点，但2025年3月涌现的一系列AI模型正在重新定义图像生成领域。以下是值得关注的核心技术： * GPT-4o (OpenAI) ：作为DALL-E 3的迭代升级，GPT-4o以精准生成能力见长。单次可产出12张差异化图像（如定制表情矩阵或复杂纹样），并支持上传图片的智能编辑。该模型尤其适合需要快速生成文字融合型精修图像的营销与设计团队。 * Stable Diffusion 4 (Stability AI) ：Stable Diffusion系列的最新版本，在风格

SGTech-Tech Transforms Life – 第二季

Bitdeer AI 荣登 SGTech-Tech Transforms Life – 第二季

Bitdeer AI 很荣幸被收录于 SGTech《Tech Transforms Life》第二季。这是一档视频系列，展示了科技如何在新加坡及全球范围内塑造我们的生活、工作方式和社交连接，并深入探讨各行业的创新实践。该系列由新加坡副总理王瑞杰在 SGTech 年度晚宴上正式启动，汇聚了行业领先企业，展示信息与通信技术（ICT）领域的前沿创新。《Tech Transforms Life》聚焦六大关键主题，这些主题正引领行业发展：数字化转型、数字化、人工智能（AI）、数字信任与网络安全、人才与技能，以及可持续发展。作为 SGTech 的成员，Bitdeer AI 受邀分享我们在 AI 云计算领域的专业经验，并展示如何助力全球企业、研究人员和开发者实现 AI 驱动的创新变革。我们的平台提供高性能、可扩展的 AI 云计算和 AI Studio，帮助中小企业、

构建自主智能AI-自主智能技术解析

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实现Agentic AI 的关键技术要素

代理型 AI (agentic AI) 代表着自主系统的下一步演进，它超越了传统的响应式语言模型，能够以最少的人类监督执行复杂的多步骤任务。在实际应用中，构建此类系统需要深度融合先进的模型训练策略和稳健的数据工程。今天，我们将探讨实现代理型 AI 所需的核心技术组件，重点关注如何训练支持迭代式、链式思维推理的模型，以及如何设计能够实现快速、上下文丰富数据检索的数据库架构。高级模型训练策略 * 微调与领域特定适配 * 基于领域特定数据的迁移学习：迁移学习通过使用领域特定数据更新预训练模型的特定层，从而在保留模型基础知识的同时，使其更好地适应目标领域。 * 适用于希望模型适应新领域（如法律、医疗或技术文本）而无需引入全新架构的任务。 * 优势: 在保留通用知识的同时，实现针对特定领域的优化适配。 * 自主性强化学习 (RL): * 层次化强化学习 (HRL)：将复杂任务拆解为子目标，以便进行长期规划，例如机器人通过掌握像拾取零件这样的较小动作来完成产品组装。 * 该方法将任务进行层次化结构化，非常适合用于机器

技术对比分析：DeepSeek V3 vs. DeepSeek V3 (0324)

Data Science & Machine Learning

技术对比分析：DeepSeek V3 vs. DeepSeek V3 (0324)

2025年3月24日，DeepSeek 推出了更新版DeepSeek V3 (0324)，优化了模型的性能、输出风格及运营成本。本文将对比分析这两个版本，重点探讨架构创新，并基于 Token 消耗、响应风格及成本影响等核心指标进行深入评估。 1. DeepSeek V3 (0324) 的核心增强点 1.1 基准性能提升与原版 V3 相比，DeepSeek V3 (0324) 在多个关键基准测试中表现出显著提升，表明其问题解决能力得到了增强： * 数学与逻辑推理: 1.2 增强的代码生成与网页开发 * 编码与前端任务: DeepSeek V3 (0324) 生成更清晰、可生产的代码，更好地处理动态 UI 挑战和复杂编程任务。这使其对从事前端网页开发的开发者非常具有吸引力。 1.3 升级的语言与写作能力 * 中文写作能力: 更新后的模型在生成中到长篇中文文本时，提供了更加精细、

Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖

Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖

新加坡，2025 年 3 月 26 日—— 作为Bitdeer Technologies Group（NASDAQ: BTDR）旗下的创新 AI 云服务提供商， Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖（Artificial Intelligence Excellence Awards），并被 Business Intelligence Group 评选为“互联网与技术”类别的杰出企业。这一殊荣充分彰显了我们公司在人工智能创新领域的卓越贡献和持续推动 AI 发展的承诺。人工智能卓越奖旨在表彰引领 AI 变革的企业、技术和专业人士。获奖者由行业专家评审团严格评选，依据创新性、影响力以及 AI 解决方案的实际成效进行综合考量。 “我们非常荣幸能够获得 Business Intelligence Group 的认可，” Bitdeer

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什么是智能体 (Al Agent)？

在人工智能迅速发展的时代，AI(Agent)智能体已成为创新的核心。与依赖持续人工输入的传统AI模型不同，AI智能体能够自主操作，利用实时数据和先进的基础模型来做出决策并执行任务。这些智能系统正在变革各行各业——提升客户服务、简化财务咨询、优化自动化流程并促进更智能的决策制定。在本文中，我们将探讨AI智能体的定义、运作原理及其对未来技术和商业发展的影响。什么是AI智能体？ AI智能体是一种能够感知环境、处理信息、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主系统。这些系统利用机器学习、自然语言处理（NLP）以及其他AI技术与人类和其他系统进行互动。与传统软件不同，AI智能体能够根据数据输入和环境反馈持续学习和适应，使其能够在最小化人工干预的情况下处理复杂任务。简言之，AI智能体可以接收指令，确定实现目标的最有效方式，并独立执行。 AI智能体的关键组成部分 AI智能体由多个核心组件构成，这些组件协同工作以实现智能和适应性行为： 1. 感知 – 理解环境感知使得AI智能体能够从不同来源收集和解读数据，如: * 文本：用户查询、文档或聊天消息。 * 语音和音频：语音命令

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超参数调优：最大化机器学习模型性能

在机器学习（ML）领域，构建一个强大的模型只是第一步。要真正释放潜力，您需要对其配置进行微调，这一过程称为超参数调优。想象一下汽车引擎。您可以打造一个强大的引擎，但如果不微调化油器、火花塞等元素，它就无法高效运转。超参数调优的工作方式类似，它通过优化您的机器学习模型以实现最佳性能。什么是超参数？超参数是控制机器学习模型学习过程的设置。与从训练数据中学习的常规参数不同，超参数是在训练开始之前设定的。它们定义了模型如何从数据中学习，并最终影响模型在未见数据上的表现。这些参数不能直接从数据中学习，必须手动设置或通过优化技术进行调整。在挖掘算法中的超参数示例包括： * 学习率 * 神经网络中的隐藏层数 * 正则化参数 * 批处理大小 * 训练周期数超参数调优的重要性超参数调优提供了多种优势，可以显著提升您的机器学习项目。以下是一些关键好处： * 提高模型性能：适当的调优可以显著提高模型的准确性和泛化能力。 * 减少过拟合：合适的设置有助于防止模型学习到训练数据中的噪声。 * 提高效率：优化超参数可以减少训练时间和计算资源的消耗。超参数调优的

GTC2025-keynote

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英伟达 GTC 2025 主题演讲：人工智能与机器人技术的未来展望

我们中的许多人可能已经看过英伟达 GTC 2025 主题演讲的视频精彩片段，首席执行官黄仁勋将其恰如其分地称为“AI 超级碗。” 其中最令人惊喜的时刻之一是黄仁勋与“Blue”的互动——一个诞生于 Project Newton 的可爱小机器人，这是英伟达、迪士尼研究院和谷歌 DeepMind 之间的跨领域合作成果。这场主题演讲不仅展示了 AI 领域的前沿突破，还突出了英伟达对未来科技的愿景。以下是此次发布的核心内容解析，以及它们对行业和 Bitdeer AI 用户的影响：英伟达 GTC 2025 重要发布内容 * Grace Blackwell 正式量产：随着下一代 AI 模型可能达到数万亿参数规模，英伟达 Blackwell NVL72 系统对于满足这些需求至关重要。点击此处了解即将在 Bitdeer AI 平台上线的 GB200 系统相关信息。 * Vera Rubin 架构：

什么是 AI 中的 Token？开发人员和企业的全面指南

人工智能（AI）的日益普及使越来越多的人开始了解它，而大语言模型（LLM）是其中最为人熟知的部分之一。在大语言模型（如 DeepSeek 或 ChatGPT）中，核心存在一个称为“Token”的概念。然而，您可能尚未深入了解 Token 的具体含义及其重要性。在本文中，我们将带您深入探索 Token 的世界，包括：Token 的概念、技术定义、不同模型中的 Token 化过程、定价考量、Token 限制，以及 AI 开发者应注意的商业影响。理解 Token：AI 语言的基本构建单元什么是 Token？ Token 是 AI 模型处理文本的离散单元，用于理解和生成类人语言。根据分词方法的不同，一个 Token

闭源 vs. 开源 AI 模型: 哪种更适合您的业务？

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闭源 vs. 开源 AI 模型: 哪种更适合您的业务？

人工智能无处不在，从支持客户服务聊天机器人到推动复杂数据分析。但在选择 AI 模型时，一个热门话题是应选择闭源还是开源方案。今天，我们将深入探讨这两种模式的区别，分享真实的商业案例，并介绍 OpenAI 最新的 GPT 模型、Grok3 和 DeepSeek 等热门示例。同时，我们也将探讨一个关键问题：如何在模型训练过程中保护敏感数据。核心区别解析闭源 AI 模型闭源模型由商业供应商开发、维护和部署。例如 OpenAI 的最新 GPT 模型或 Grok3，这些模型通常以云服务的形式提供，具备强大的技术支持、定期更新以及完善的安全措施。然而，使用这些模型通常意味着需要将数据上传到供应商的服务器。对于处理敏感数据的企业而言，这可能会带来数据存储和隐私控制方面的挑战。开源 AI 模型相比之下，开源 AI 允许企业自主查看、修改和部署模型。例如，DeepSeek