33_ LLM的定义与规模化：参数与计算力
在人工智能发展的长河中，2022年底ChatGPT的横空出世标志着大语言模型(LLM)时代的正式开启。自那时起，LLM技术以惊人的速度演进，从实验室走向产业应用，重塑着人类与计算机的交互方式。到2025年，全球LLMs已正式进入"模型即服务"（MaaS）时代，参数量级突破万亿级，成为驱动数字经济发展的核心引擎
37_开源LLM：LLaMA与Mistral的突破_深度解析
在人工智能领域，2025年已经成为开源大语言模型的黄金时代。从Meta的LLaMA系列到欧洲初创公司Mistral AI的创新突破，开源LLM正在重塑整个AI生态系统的格局。截至2025年4月，Meta的LLaMA系列已成为全球下载量最高、社区使用最活跃的开源大语言模型之一，并被集成于数百个学术项目、创业平台和AI产品之中
42_大语言模型的计算需求：从GPU到TPU
随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用，计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算，到GPU加速，再到专用AI加速器的崛起，大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前，全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元（基本情境）甚至4050亿美元（乐观情境），这一增长背后，是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。
# 大模型优化与压缩技术：2025年的实践与突破
2025年，随着大语言模型的规模和复杂度不断提升，模型优化与压缩技术已成为AI产业落地的关键瓶颈和研究热点。根据最新统计，顶级大语言模型的参数规模已突破万亿级别，如DeepSeek-R1模型的6710亿参数规模，这带来了前所未有的计算资源需求和部署挑战。在这种背景下，如何在保持模型性能的同时，降低计算成本、减少内存占用、提升推理速度，已成为学术界和产业界共同关注的核心问题。
PMCW雷达技术的理解与FMCW对比
PMCW雷达通过相位编码实现高精度测距与测速，利用伪随机码相关处理实现距离-速度解耦，抗干扰强、多用户兼容性好，相较FMCW在密集环境和安全性上更具优势。