大模型开发理论与技术——大模型应用体系梳理，对大模型应用整体认识
通过梳理大模型技术与应用体系，文章指出了大模型的核心是数学，并强调了技术和应用相辅相成的关系。大模型技术涵盖大模型能力开发、生成、增强和扩展等多方面内容；而大模型应用技术则涉及特性应用、生成、增强以及扩展四大领域。
AI探索时代
即将截止！AI应用产业全景图谱申报倒计时
2025年AI技术将深入千行百业。北京智合标准中心发布全国首个AI应用产业全景图谱，涵盖基础技术、产业融合等五大层，并提供政策、资本等支持。欢迎更多单位申报，包括案例展示、形象塑造、资源链接及标准编制机会。
我们需要学会对大模型祛魅，大模型没有大家想象中的那么复杂
大模型看似复杂，但通过工具思想即可轻松驾驭。文章指出大模型其实是一个模仿人脑神经网络的数学模型，主要进行理解与生成两个步骤。尽管存在多种任务类型的大模型，基本遵循输入理解和结果生成的过程。技术开发者只需调用几个接口和编写提示词便能实现应用需求。
关于人工智能应用场景中前期数据处理的业务场景和技术分析——包括结构化数据和非结构化数据
文档处理在人工智能领域中至关重要，涉及复杂的业务场景和技术实现。文章讨论了不同类型文档的处理方法及其技术方案，指出非结构化数据是最具挑战性的类型之一，需要采用多模态模型和特定技术来简化处理过程。
基于milvus向量数据库的相似度检索问题——稀疏-密集向量检索和混合搜索
不同的向量类型可能导致相似度检索策略不同。Milvus支持稠密和稀疏向量，以及混合搜索技术。稠密向量用于语义检索，稀疏向量用于精确关键词匹配，混合搜索适用于复杂场景。
影响大模型能力表现的因素，以及提示词在其中扮演的角色和工程化的作用和方法
大模型的能力由多个因素决定，包括神经网络技术的发展、训练数据的选择与质量、模型结构的固有缺陷、以及微调等。提升大模型潜力的方法则涉及模型架构改进、算法选择、数据质量优化等多个方面。提示词工程是一种常用手段，通过调整提示词激发大模型潜力，促进其在特定任务上的表现。