随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而，在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着一系列网络难点 ，涉及网络选型，架构选择和存储规划等 。本文将分析金融企业在这方面的挑战，并提出一些建设性的解决方案和经...(more)

对智能客服场景分布式优化建设给出指导方向

文章介绍了避免灾难性遗忘现象的方法，包括低秩适应、LoRA、NEFTune、LLaMA-Pro等，以及正则化、增量学习、模型集成等策略和数据增强、迁移学习技术。这些方法可以提升模型在特定任务上的性能，同时保持其在其他任务上的能力，但需要进一步完善和提高效果，需要研究机构和业界继续...(more)

本文介绍了五种常用的AIAgents类型，包括简单反射Agents和基于模型的Agents等。不同类型的Agents在不同场景下具有各自的优势和局限性，未来将不断向通用人工智能的目标发展。

随着AI大模型技术的迅猛发展，其在各行各业的应用越来越广泛，但同时单台GPU服务器的成本也是极高的，GPU硬件池化改造必定是未来的发展趋势之一。本文不仅详细介绍了多种GPU虚拟化技术，还对不同方案进行了对比分析，对于这方面需求的伙伴来说，这些都有很高的参考价值。...(more)

LLM评估指标一文详细阐述了增强质量的指标分类，并介绍了每类指标的关注要点。具有较强的参考和实用价值。 建议可以增加 每类评估指标对质量的影响和如何确认选取的此评估指标是否达标的介绍就更加好了。...(more)

文章结构清晰，介绍了RAG作为一种创新技术如何克服大型语言模型（LLM）的固有弱点，有较强的参考价值。建议若添加图表或流程图帮助理解RAG的工作流程和加入与其他技术的比较分析，如RAG与传统LLM微调方法的对比，可以突出RAG的优势和局限就更加好了...(more)

本章具有一定的参考价值和阐述了为什么及如何进行多任务学习的指导。建议增加具体案例和实际效果，这样更加有说服力和对比性

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