1、大模型的概念大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然

OracleAcs资深顾问罗敏老罗技术核心感悟：11g大对象数据新技术(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.askmaclean.com%2Farchives%2Foracleacs%25e8%25b5%2584%25e6%25b7%25b1%25e9%25a1

国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。

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作者：京东物流李武勇背景概括：供应链大屏做为物流的核心报表，为管理者提供大促决策时的依据。页面指标超过170，依赖接口30，复杂度较高，数据链路较长，同时稳定性要求高。本文将分享供应链大屏是如何保障双11供应链大屏的稳定性。一，供应链大屏全链路流程图保

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AR营销之所以能在广州这片商业热土上迅速崛起，其独特的优势功不可没。它为企业提供了创新产品展示方式、增强用户参与度与互动性、提升品牌形象与市场竞争力等多方面的助力。​（一）创新产品展示方式​在传统的营销模式中，产品展示往往受到空间和形式的限制，消费者难以全

当前，在“人工智能”行动背景下，垂直领域大模型的发展呈现出蓬勃态势。与通用大模型相比，垂域大模型的底层逻辑在于解决专业领域存在的“幻觉”、知识不准确、缺乏深度等痛点。而要实现这一点，核心在于数据：唯有注入海量、精准、合规的专业领域数据，模型才能模拟专家进行领域问题的深度思考，助力解决产业实际问题。

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