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2025年12月

• 12.02 14:56:52
  发表了文章 2025-12-02 14:56:52

  智能体与具身智能区别详解：技术架构、应用场景全对比

  本文深入解析智能体与具身智能的核心差异，从技术架构、应用场景到发展趋势全面对比。智能体聚焦数字空间的自主决策，适用于客服、数据分析等场景；具身智能依托物理载体，专注现实世界交互，广泛用于机器人、智能制造等领域。文章结合权威数据与案例，为企业AI战略选型提供清晰决策框架，助力把握未来智能化方向。

2025年11月

• 11.26 14:11:50
  发表了文章 2025-11-26 14:11:50

  大型行动模型（LAM）全解析：从概念到落地的完整指南

  大型行动模型（LAM）正推动AI从“能说”迈向“会做”的革命。据中国信通院报告，全球智能体市场将从2024年51亿美元增至2030年471亿美元，年复合增长率达44.8%。LAM融合多模态感知、任务规划与环境交互，实现“思考即行动”，在办公自动化、智能客服、数据分析等场景展现强大潜力。微软研究表明，LAM在Word操作中任务成功率高达71%，效率较GPT-4o提升近3倍。作为企业“数字员工”，LAM正重塑AI应用格局，开启智能行动新纪元。
• 11.24 10:38:30
  发表了文章 2025-11-24 10:38:30

  Flash Decoding完整解决方案：从8倍加速原理到企业级部署实践

  Flash Decoding技术通过序列长度维度并行化，突破传统注意力机制瓶颈，在长上下文推理中性能最高提升近6倍，显著降低企业AI部署成本，重新定义大模型推理效率边界。