2025年的大模型计划重点在于跨领域智能、工作流自动化、多模态能力强化
明年的计划和大模型发展方向可以围绕以下几个方面展开,结合实际应用场景和技术趋势,明确可执行的目标和期待的成果:
2025 年计划与展望:大模型能做些什么?
1. 更深层次的跨领域能力融合
- 目标:构建更强的跨领域智能系统。
- 计划:
- 垂直领域优化:针对如法律、医疗、化工安全、航空管理等特定领域,进一步优化大模型的Few-shot和Fine-tuning效果。
- 知识图谱增强:通过更高效的文档解析与知识图谱构建,将大模型的理解能力与领域知识融合,支持复杂推理。
- 跨语言协同:优化大模型在多语言场景下的问答和翻译效果,提升全球化应用能力。
- 成果期待:
- 智能报告生成系统(如HAZOP分析报告、审计报告)。
- 跨语言业务支持工具。
2. 智能自动化工作流
- 目标:将大模型应用于流程自动化,减少人为干预。
- 计划:
- 优化大模型Agent的多工具协同能力,实现文档解析、审批、生成、校验等功能自动化。
- 开发支持SQL查询、代码生成和实时监控的智能系统。
- 应用大模型设计“动态执行路径”算法,根据业务实时规划任务执行顺序。
- 成果期待:
- 自动化工作流系统(如航空执照申请、审批、跟踪全流程)。
- 智能推荐与监控工具,适用于内容生产和风险管理。
3. 数据增强与多模态能力
- 目标:实现大模型从单一文本处理向多模态智能发展的跨越。
- 计划:
- 开发具备图片、表格、视频和语音解析能力的工具链,强化文档内嵌数据的提取能力。
- 深入探索大模型在图像-文本联合任务(如图文生成、设计辅助)中的应用。
- 引入生成式图像建模(如生成特定场景示意图),辅助特定领域工作。
- 成果期待:
- 多模态知识图谱系统。
- 图片/表格/视频-文本增强检索工具。
4. 精细化模型管理与算力优化
- 目标:更高效、更经济地部署与使用大模型。
- 计划:
- 推进本地高性能运行优化(如模型量化、剪枝、蒸馏)。
- 研究多机分布式管理系统,提高算力利用率。
- 持续优化任务调度策略,支持异步并发能力。
- 成果期待:
- 部署更轻量化的大模型版本(适应企业级用户需求)。
- 分布式计算环境中提高10%-20%的效率。
5. 开源贡献与行业标准推进
- 目标:建立可复制的技术解决方案,服务更广泛的开发者社区。
- 计划:
- 开源大模型工作流工具,降低企业与开发者的应用门槛。
- 联合行业头部企业,推动RAG等技术领域的标准化。
- 构建面向高校与研究机构的实验平台。
- 成果期待:
- 开源一套成熟的RAG工作流工具。
- 制定行业级模型性能评估基准。
6. 新兴应用探索
- 目标:前瞻性探索可能的创新场景。
- 计划:
- 数字化学习助手:开发基于大模型的教育工具,为学生提供个性化学习方案。
- 情感生成与交互系统:提升生成内容的情感共鸣效果,应用于心理健康或社交场景。
- 实时动态规划工具:解决如物流调度、风险预测等动态任务。
- 成果期待:
- 数字助教系统,覆盖K12到高校教育。
- 智能客服、心理陪伴应用。
总结:
明年的计划重点在于跨领域智能、工作流自动化、多模态能力强化,并辅以算力优化与行业标准推进。通过这一系列计划,大模型将在服务个体用户与企业生产效率方面发挥更大的价值。
相关文章:
2025年的大模型计划重点在于跨领域智能、工作流自动化、多模态能力强化
明年的计划和大模型发展方向可以围绕以下几个方面展开,结合实际应用场景和技术趋势,明确可执行的目标和期待的成果: 2025 年计划与展望:大模型能做些什么? 1. 更深层次的跨领域能力融合 目标:构建更强的跨…...
day12 接口测试 ——入门→精通→实战(1)
【没有所谓的运气🍬,只有绝对的努力✊】 目录 1、接口测试分类 1.1 内部接口: 1.2 外部接口: 2、目前接口架构设计 2.1、基于SOAP架构, 2.2、基于RPC架构, 2.3、基于RestFul架构, 2.3.1…...
伏羲0.07(文生图)
为了使0.06代码能够有效运行并输出项目目录及所有文件,我们在代码中添加一些额外的功能。 项目目录结构 项目目录结构如下: text_to_image_project/ │ ├── config.yaml ├── data/ │ ├── train_data.csv │ └── test_data.txt ├── mod…...
scala的泛型特质的应用场景
//泛型特质的应用场景 //作比较找出最大值 //定义一个函数,用来求List元素中的最大值参考代码:object Test4 {def getMax[T](list:List[T])(implicit ev:T > Ordered[T]): T {list.reduce((a:T,b:T)> if(a>b) a else b)}def main(args: Array…...
Win10环境vscode+latex+中文快速配置
安装vscodelatex workshop 配置: {"liveServer.settings.donotVerifyTags": true,"liveServer.settings.donotShowInfoMsg": true,"explorer.confirmDelete": false,"files.autoSave": "afterDelay","exp…...
【vue2】el-select,虚拟滚动(vue-virtual-scroller)
需求背景 vue2+element-ui项目中,当el-select中数据量较大时(超出5000个dom节点),会导致页面加载和渲染卡顿、el-select下拉列表延迟展开。 在现在的el-select的基础上使用分页或者虚拟列表的形式去处理大量的下拉菜单,可以保证页面的正常渲染及el-select的…...
【ETCD】[源码阅读]深度解析 EtcdServer 的 processInternalRaftRequestOnce 方法
在分布式系统中,etcd 的一致性与高效性得益于其强大的 Raft 协议模块。而 processInternalRaftRequestOnce 是 etcd 服务器处理内部 Raft 请求的核心方法之一。本文将从源码角度解析这个方法的逻辑流程,帮助读者更好地理解 etcd 的内部实现。 方法源码 …...
【RabbitMQ】RabbitMQ中核心概念交换机(Exchange)、队列(Queue)和路由键(Routing Key)等详细介绍
博主介绍:✌全网粉丝21W,CSDN博客专家、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌ 技术范围:SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物…...
【AI知识】过拟合、欠拟合和正则化
一句话总结: 过拟合和欠拟合是机器学习中的两个相对的概念,正则化是用于解决过拟合的方法。 1. 欠拟合: 指模型在训练数据上表现不佳,不能充分捕捉数据的潜在规律,导致在训练集和测试集上的误差都很高。欠拟合意味着模…...
计算机毕设-基于springboot的航空散货调度系统的设计与实现(附源码+lw+ppt+开题报告)
博主介绍:✌多个项目实战经验、多个大型网购商城开发经验、在某机构指导学员上千名、专注于本行业领域✌ 技术范围:Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战…...
视图、转发与重定向、静态资源处理
目录 视图 默认视图 视图机制原理 自定义视图 请求转发与重定向 静态资源处理 视图 每个视图解析器都实现了 Ordered 接口并开放出一个 order 属性 可以通过 order 属性指定解析器的优先顺序,order 越小优先级越高 默认是最低优先级,Integer.MAX_…...
优选算法——分治(快排)
1. 颜色分类 题目链接:75. 颜色分类 - 力扣(LeetCode) 题目展示: 题目分析:本题其实就要将数组最终分成3块儿,这也是后面快排的优化思路,具体大家来看下图。 这里我们上来先定义了3个指针&…...
【Linux系统】文件系统
Windows 和 Linux 的文件系统: windows:NTFS —> NTFS:磁盘大于目录:目录是磁盘的一部分。ubuntu :EXT4 —> EXT4: 目录大于磁盘:磁盘是目录的一部分。 Windows文件系统的特点 基于分区的文件系统: Windows…...
javaweb的基础
文章的简介: 页面的展示(HTML)页面的修改、绑定、弹窗(js的dom、bom等)页面的请求(Ajax) 1、在HTML中用标签和css样式实现了浏览器页面。 2、用JS实现页面内容(图片,复选框、文本颜色内容)的修改和弹框&…...
家里养几条金鱼比较好?
金鱼,作为备受喜爱的家庭水族宠物,其饲养数量一直是众多养鱼爱好者关注的焦点。究竟养几条金鱼最为适宜,实则需要综合考量多方面因素,方能达到美观、健康与和谐的理想养鱼境界。 从风水文化的视角来看,金鱼数量有着诸…...
写作词汇积累:差池、一体两面、切实可行极简理解
差池 【差池】可以是名词,是指意外的事或错误。 【差池】也可以是形容词,是指参差不齐、差劲或不行。 1. 由于操作不当,导致这次实验出现了【差池】,我们需要重新分析原因并调整方案。(名词,表示意外的事…...
移远EC200A-CN的OPENCPU使用GO开发嵌入式程序TBOX
演示地址: http://134.175.123.194:8811 admin admin 演示视频: https://www.bilibili.com/video/BV196q2YQEDP 主要功能 WatchDog 1. 守护进程 2. OTA远程升级 TBOX 1. 数据采集、数据可视化、数据上报(内置Modbus TCP/RTU/ASCII,GPS协…...
LEED绿色建筑认证最新消息
关于LEED绿色建筑认证的最新消息,可以从以下几个方面进行概述: 一、认证体系更新与发展 LEED认证体系不断更新和完善,以更好地适应全球绿色建筑的发展趋势。例如,LEED v4能源更新已通过投票,并于2024年3月1日全面启用…...
SpringBoot中集成常见邮箱中容易出现的问题
本来也没打算想写得。不过也是遇到一些坑,就记录一下吧,也折腾了小半天 1.maven配置 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId></dependency>2…...
webstorm开发uniapp(从安装到项目运行)
1、下载uniapp插件 下载连接:Uniapp Tool - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace (结合自己的webstorm版本下载,不然解析不了) 将下载到的zip文件防在webstorm安装路径下,本文的地址为: 2、安装uniapp插…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
解决本地部署 SmolVLM2 大语言模型运行 flash-attn 报错
出现的问题 安装 flash-attn 会一直卡在 build 那一步或者运行报错 解决办法 是因为你安装的 flash-attn 版本没有对应上,所以报错,到 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 下载对应版本,cu、torch、cp 的版本一定要对…...
Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...
如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题,前来答题。 每个人对刷题理解是不同,有的人是看了writeup就等于刷了,有的人是收藏了writeup就等于刷了,有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了,还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机(无人驾驶飞行器,UAV)技术的快速发展,其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统,无人机的“黑飞”&…...
人工智能 - 在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型
在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重,适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解,并提供具体场景下的推荐方案。 一、核心功能定位速览 平台核心定位技术栈亮…...
2.3 物理层设备
在这个视频中,我们要学习工作在物理层的两种网络设备,分别是中继器和集线器。首先来看中继器。在计算机网络中两个节点之间,需要通过物理传输媒体或者说物理传输介质进行连接。像同轴电缆、双绞线就是典型的传输介质,假设A节点要给…...
归并排序:分治思想的高效排序
目录 基本原理 流程图解 实现方法 递归实现 非递归实现 演示过程 时间复杂度 基本原理 归并排序(Merge Sort)是一种基于分治思想的排序算法,由约翰冯诺伊曼在1945年提出。其核心思想包括: 分割(Divide):将待排序数组递归地分成两个子…...
