数字人平台技术、场景应用优势
数字人企业正引领技术革命，融合AI、CG与NLP，打造虚实交互的“数字生命体”，从效率提升到体验升级，重塑人机共生未来。
MoE架构：大模型的规模扩展革命
MoE（混合专家）架构通过稀疏激活多个专业化子网络，实现高效计算与大规模模型的结合，提升训练推理效率及模型可扩展性，成为大模型发展的重要范式。
面向 AI 工作负载的 Java：从数值计算到模型服务化
本文探讨Java在AI工作负载中的应用，涵盖数值计算、深度学习、模型服务化及性能优化，展示如何利用DeepLearning4J、ND4J与Spring Boot构建高效、可扩展的AI系统，推动Java在人工智能领域的落地实践。
Transformer中的残差连接与层归一化
残差连接与层归一化是深度学习的稳定基石：前者通过“信息高速公路”缓解梯度消失，后者以“训练稳定器”解决分布偏移。二者协同，使深层网络训练更高效，成为Transformer及大模型成功的关键。