大型动作模型（LAMs）作为人工智能新架构，融合神经网络与符号逻辑，实现企业重复任务的自动化处理。通过神经符号集成、动作执行管道、模式学习、任务分解等核心技术，系统可高效解析用户意图并执行复杂操作，显著提升企业运营效率并降低人工成本。其自适应学习能力与上下文感知机制，使自动化流程更智能、灵活，为企业数字化转型提供坚实支撑。

在全球碳中和趋势与“双碳”目标推动下，能源管理趋向精细化与智能化。MyEMS是一款基于Python开发的开源能源管理系统，具备灵活适配、功能全面的优势，覆盖工厂、建筑、数据中心等多元场景。系统支持能源数据采集、分析、可视化及设备管理、故障诊断、AI优化控制等功能，提供“监测-分析-优化”闭环解决方案。遵循“国家+省级+接入端”三级架构，MyEMS在重点用能单位能耗监测中发挥关键作用，助力实现能源效率提升与政策合规。开源模式降低了技术门槛，推动“双碳”目标落地。

MIT与丰田研究院研究发现，扩散模型的“局部性”并非源于网络架构的精巧设计，而是自然图像统计规律的产物。通过线性模型仅学习像素相关性，即可复现U-Net般的局部敏感模式，揭示数据本身蕴含生成“魔法”。

2025年9月，谷歌Gemini 2.5 Flash发布，性能提升5%、成本降24%，引发行业关注。其MoE架构、百万上下文与“思考”范式，助力阿里云开发者高效构建云原生应用。本文解析技术内核，结合汽车、物流等案例，提供落地指南与避坑建议，展望大模型与流计算融合前景。

大型语言模型（LLM）的架构设计是其性能的核心决定因素。从2017年Transformer架构的提出，到如今的稀疏注意力和混合专家模型，LLM架构经历了快速的演进。本文将全面探讨LLM基础架构的设计原理，深入分析Transformer的核心机制，详细介绍稀疏注意力、MoE等创新架构，并展望未来架构发展方向。通过数学推导和实践案例，为构建高效、强大的LLM提供全面指导。

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破性进展，很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而，随着模型规模的不断增长，计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时，优化模型架构以提高效率，成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）作为一种自动化的网络设计方法，正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化，特别是在层数与维度调整方面的最新进展，并通过代码实现展示简单的NAS实验。

在大语言模型的发展历程中，参数规模的扩张一直被视为提升性能的主要途径。然而，随着模型参数达到数百亿甚至数千亿级别，传统的密集型模型架构面临着计算资源、训练效率和推理速度等诸多挑战。2025年，混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）已成为突破这些限制的关键技术路径。

Dots.ocr 是一款仅1.7B参数的视觉语言模型，正在重塑文档处理技术。它将布局检测、文本识别、阅读顺序理解和数学公式解析等任务统一于单一架构，突破传统OCR多模块流水线的限制。在多项基准测试中，其表现超越大参数模型，展现出“小而精”的实用价值，标志着OCR技术向高效、统一、灵活方向演进。

🌟蒋星熠Jaxonic，代码为舟的星际旅人。深耕微服务架构，擅以DDD拆分服务、构建高可用通信与治理体系。分享从单体到云原生的实战经验，探索技术演进的无限可能。