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大模型服务的跨云灾备与高可用架构 随着人工智能技术的飞速发展，大模型服务已成为众多企业和机构的核心业务支撑。其复杂的计算需求、庞大的参数规模以及极高的用户期待，对服务的连续性与稳定…

大模型在金融研报摘要生成中的关键信息提取 随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型正逐步渗透到金融行业的各个领域。在信息过载的时代，金融分析师和投资者每天需要阅读海量的研究报告，以…

大模型训练数据中的噪声过滤算法比较 随着大规模预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的广泛应用，训练数据的质量日益成为影响模型性能的关键因素。现实世界收集的数据集往往包含大量噪…

大模型在心理健康筛查中的对话引导策略 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（以下简称“大模型”）在多个领域展现出巨大潜力。在心理健康领域，特别是初步筛查环节，大模型以其…

大模型与自动驾驶仿真系统的自然语言接口：迈向人机协作新范式 自动驾驶技术的开发与验证高度依赖仿真系统，它们能够在虚拟环境中构建海量、多样且可控的测试场景，以弥补实路测试成本高、风险…

大模型生成内容的多维度质量评估框架 随着大型语言模型的快速发展与广泛应用，其生成内容的质量评估已成为一个关键且复杂的挑战。单一维度的评价（如流畅度）已无法满足实际需求。因此，构建一…

大模型在招聘面试评估中的结构化输出设计 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）在人力资源领域的应用逐渐深入，特别是在招聘面试环节，展现出辅助甚至变革传统评估方式的潜力。然…

大模型推理服务的GPU资源共享调度策略 随着大规模预训练模型的广泛应用，基于GPU的推理服务已成为支撑各类AI应用的关键基础设施。然而，大模型对GPU显存和算力的巨大需求，导致部署…

大模型在艺术品描述生成中的风格迁移应用 随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练语言模型在自然语言处理领域展现出前所未有的能力。其中，一项引人注目的应用是将风格迁移技术应用于艺术品…

大模型服务的自动化压力测试与瓶颈定位 随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models, LLMs）已深入各类业务场景，成为驱动创新的核心引擎。然而，…