大语言模型及其应用场景
大语言模型（如通义千问）凭借强大的自然语言处理能力，在内容创作、对话系统、翻译、信息抽取、代码生成、智能搜索、教育、企业管理和法律等领域展现巨大潜力，助力提升各行业智能化水平。
基于粒子群算法的多目标优化
在实际工程优化问题中，多数问题是多目标优化问题。相对于单目标优化问题，多目标优化问题的显著特点是优化各个目标使其同时达到综合的最优值。然而，由于多目标优化问题的各个目标之间往往是相互冲突的，在满足其中一个目标最优的同时，其他的目标往往可能会受其影响而变得很差。因此，一般适用于单目标问题的方法难以用于多目标问题的求解。
多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Google开发，采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等，实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界，还为医疗、教育等领域释放技术潜力，标志着多模态智能系统的重要进步。
企业AI知识库搭建指南
中关村科金得助智能企业知识库基于AI大模型，支持多格式文档上传与自动解析，具备智能问答、内容生成、精准搜索等功能，助力企业高效构建产品文档、技术手册、FAQ等知识体系。
GraphRAG 与 RAG 的比较分析
Graph RAG 技术通过引入图结构化的知识表示和处理方法，显著增强了传统 RAG 系统的能力。它不仅提高了信息检索的准确性和完整性，还为复杂查询和多步推理提供了更强大的支持。