
AI Agent与大模型并非等同配资平台佣金,而是存在本质区别,且存在误解的情况。以下是详细分析:
1. AI Agent与大模型的核心区别
大模型:是“大脑”或“信息处理工具”,擅长理解、生成内容,但缺乏主动行动能力(如仅能通过提示词交互,无法自主执行任务)。例如,大模型擅长回答问题,但无法主动调用工具或执行任务。 AI Agent:是基于大模型的“智能体”,具备自主决策、任务规划、工具调用和执行能力,能主动完成任务(如自动下单、调用API等)。例如,Agent可调用外部工具(如支付系统)完成复杂任务。2. 两者的关系与互补性
大模型是AI Agent的核心组件,提供“大脑”能力(如语言理解、推理),而Agent通过叠加记忆、规划、工具调用等能力实现“行动”。 两者互补而非替代:大模型提供知识处理能力,Agent负责任务执行和闭环。3. 误解的可能原因
混淆概念:部分人可能将大模型的“强大能力”(如生成内容)误认为是Agent的全部能力,而忽视Agent的自主执行能力。 术语模糊:部分科普文章或非专业领域可能未严格区分两者的定义,导致公众误解。展开剩余95%4. 证据支持
多篇证据(如)明确区分了两者的角色、功能和应用场景,强调Agent是基于大模型的扩展,而非等同。 例如,用表格清晰对比了“大模型是‘脑’,Agent是‘人’”,用比喻说明“大模型是百科全书,Agent是秘书”。结论
“AI Agent ≠ 大模型”是正确的,两者存在本质区别,且存在误解的可能性。大模型是基础,Agent是基于大模型的扩展,两者协同工作以实现更复杂的任务。公众可能因术语混淆或信息不对称而误解其关系。
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♯ AI Agent与大模型在实际应用中的典型场景有哪些具体案例?
AI Agent与大模型在实际应用中的典型场景涵盖了多个行业和领域,以下结合我搜索到的资料进行详细说明:
1. 智能客服与客户服务
AI Agent在智能客服领域有广泛应用。例如,AI Agent可以根据客户问题调用大模型生成答案,主动查询库存信息、处理订单甚至提供物流状态。此外,结合多模态能力的AI Agent能够处理文字、语音输入,提供更自然的交互体验。
2. 教育培训与知识服务
在教育培训领域,AI Agent和大模型的应用也日益广泛。例如,博西家电集团通过虚拟辅导员进行员工培训,利用AI生成的视频内容提升学习效率和降低成本。此外,AI Agent在教育领域可用于智能教学助手、自动评分系统,提供个性化学习方案。
3. 金融与投资领域
在金融行业,AI Agent和大模型的应用非常突出。例如,智能投顾Agent通过集成大模型,实现市场动态分析和个性化投资建议,提升客户满意度。此外,AI Agent在金融领域还可用于风险管理和投资决策辅助。
4. 医疗与健康领域
在医疗领域,AI Agent和大模型的应用也日益广泛。例如,智能诊疗Agent借助大模型的语言理解能力,辅助医生进行诊断和治疗方案制定。此外,AI Agent在医疗领域还可用于智能诊断系统和个性化医疗方案。
5. 制造业与智能制造
在制造业,AI Agent和大模型的应用也逐渐普及。例如,AI Agent在智能制造中用于设备预测性维护、生产效率提升和质量控制。此外,AI Agent在制造业中还可用于网络优化和运维管理。
6. 教育与个性化学习
AI Agent在教育领域的应用也日益广泛。例如,AI Agent可用于智能教学助手、自动评分系统,提供个性化学习方案,提高学习效果。
7. 其他应用场景
AI Agent和大模型在其他领域也有广泛应用,例如智能家居、无人驾驶、游戏仿真等。此外,AI Agent在政企场景中的应用也在不断拓展,如知识处理、数据分析等。
总结
AI Agent与大模型在实际应用中的典型场景涵盖了多个行业和领域,包括智能客服、教育培训、金融、医疗、制造业、教育、智能家居等。这些应用不仅提升了效率和用户体验,还推动了行业的智能化转型。
♯ 大模型与AI Agent在技术实现上的核心差异是什么?
大模型与AI Agent在技术实现上的核心差异主要体现在它们的核心能力、交互方式、任务执行方式以及系统架构等方面。以下将结合我搜索到的资料进行详细分析:
1. 核心能力与任务执行方式
大模型的核心能力在于“理解”和“生成”,它通过处理大量数据进行训练,能够生成文本、图像等内容,但其输出结果依赖于用户提供的明确指令(prompt),且无法自主执行任务。而AI Agent的核心能力则在于“理解 + 规划 + 执行”,它不仅能够理解任务目标,还能自主规划行动路径、调用工具、执行任务,并最终完成目标。例如,AI Agent可以自主完成多轮对话中的动态优化,而大模型则无法实现此类动态调整。
2. 交互方式与任务执行机制
大模型的交互方式依赖于用户提供的明确指令(prompt),用户需要提供清晰的指令才能获得有效回答,而AI Agent则只需一个目标即可自主执行任务,无需用户持续干预。例如,AI Agent可以自主调用工具、使用记忆、进行规划等,而大模型则无法主动调用外部工具或进行长期记忆。
3. 系统架构与组件差异
AI Agent的架构通常包含感知、规划、记忆、工具使用等组件,这些组件共同支持其自主决策和执行能力。而大模型则更偏向于一个“大脑”或“生成模型”,其核心是通过大规模数据训练生成内容,但缺乏自主行动能力。AI Agent的架构更接近于一个闭环系统,而大模型则是一个开放式的生成模型。
4. 工具使用与记忆能力
大模型在工具使用方面存在局限性,它无法主动调用外部工具或理解工具的实际功能,而AI Agent则具备工具使用能力,并能通过工具扩展能力边界。此外,大模型的记忆能力有限,依赖上下文窗口,而AI Agent具备长期或短期记忆能力,能够记录历史交互并优化后续决策。
5. 应用场景与目标导向
大模型的应用范围广泛,适用于多种信息处理任务,而AI Agent更侧重于特定任务的自动化执行,如任务规划、多轮对话优化等。AI Agent更强调“行动”能力,而大模型更强调“生成”能力。
总结
大模型与AI Agent在技术实现上的核心差异主要体现在能力定位(理解与生成 vs. 理解、规划与执行)、交互方式(依赖指令 vs. 自主执行)、系统架构(生成模型 vs. 闭环系统)以及工具与记忆能力等方面。AI Agent更偏向于“行动系统”,而大模型则更偏向于“思考系统”。
大模型与AI Agent并非相互替代,而是互补关系,AI Agent在大模型的基础上进一步扩展了自主决策与执行能力。
♯ 公众对AI Agent与大模型的误解主要源于哪些信息来源?
公众对AI Agent与大模型的误解主要源于以下几个方面,这些信息来源主要来自行业分析、技术科普、学术论文和行业评论等。
首先,公众对AI Agent与大模型的误解主要源于对大模型能力的误解。例如,有人将大模型等同于AGI(通用人工智能),认为大模型具备类似人类的智能和自主决策能力,而实际上大模型更多是基于数据和模型的生成能力,而非真正的自主智能。此外,大模型虽然在语言理解和生成方面表现出色,但缺乏执行能力、多步骤任务处理能力以及对复杂环境的适应能力,这些都可能被公众误解为大模型具备更广泛的能力。
其次,公众对AI Agent与大模型的误解还源于对AI Agent与大模型之间关系的误解。例如,AI Agent通常基于大模型构建,但AI Agent具备独立思考、规划和执行能力,而大模型则更多是基于提示(prompt)进行交互,缺乏自主性。公众可能将大模型与AI Agent混为一谈,认为两者能力相似,而实际上它们在功能和应用场景上存在显著差异。
此外,公众对AI Agent与大模型的误解还可能源于对AI技术的不熟悉和信息不对称。例如,公众对AI模型的内部运作机制、训练数据、模型局限性等了解有限,导致对AI能力的误解。此外,AI模型的“幻觉”问题(即生成不准确或不真实的信息)也可能导致公众对AI能力的误解。
公众对AI Agent与大模型的误解主要源于对大模型能力的误解、对AI Agent与大模型关系的误解以及对AI技术的不熟悉和信息不对称。这些误解主要来源于行业分析、技术科普、学术论文和行业评论等信息来源。
♯ AI Agent如何通过调用外部工具实现自主任务执行?
AI Agent 通过调用外部工具实现自主任务执行,主要依赖于其与外部工具的交互能力。这一过程涉及多个关键机制和步骤,具体如下:
工具调用与交互机制 AI Agent 通过调用外部工具来执行特定任务。这种调用通常涉及数据传输、接口调用和结果处理等环节。例如,AI Agent 可以向外部工具发送指令,执行特定操作,并获取返回结果,从而完成任务目标。这种交互方式使得 AI Agent 能够与外部工具进行有效的通信和协作。 自主调用能力 AI Agent 具备自主调用外部工具的能力。在获取到子任务后,AI Agent 会判断是否需要调用外部工具来完成该任务,并根据工具返回的信息进行下一步操作。例如,OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-3.5 支持函数调用功能,允许模型智能地选择调用外部工具的参数,从而实现更可靠的数据处理和任务执行。 工具使用模块与决策机制 AI Agent 的工具使用模块是其完成复杂任务的关键。该模块需要根据提示指令,判断调用何种工具,并将参数以符合工具规范的形式传递给工具。这一过程涉及信息抽取、分类等自然语言处理任务。此外,AI Agent 通常基于 ReAct 原则(推理-行动)进行决策,逐步完成复杂任务。 标准化接口与协议 为了解决 AI Agent 与外部工具交互的碎片化问题,一些技术方案提出了标准化接口,如模型上下文协议(MCP),旨在实现 AI Agent 与工具的标准化交互,支持自主工作流和人机协作。 工具系统设计与集成 AI Agent 的核心能力扩展机制通常通过工具系统设计实现,通过标准化接口集成外部功能。例如,工具基类(BaseTool)提供了统一的接口,支持多种外部功能的集成。 自主性与自治性 AI Agent 的自主性体现在其能够独立行动,无需人类干预。AI Agent 能够根据目标自主规划任务、调用工具并执行任务,甚至在模糊指令下也能推理并采取行动。AI Agent 通过调用外部工具实现自主任务执行,依赖于其与外部工具的交互机制、自主调用能力、工具使用模块、标准化接口、工具系统设计以及自主性等多方面的协同作用。这些机制共同支持 AI Agent 完成复杂任务并实现自主决策与行动。
♯ 大模型与AI Agent在资源消耗和性能优化方面有何不同?
大模型与AI Agent在资源消耗和性能优化方面存在显著差异,主要体现在以下几个方面:
资源消耗方面 AI Agent在资源消耗方面通常比大模型更高。AI Agent的运行涉及多个复杂组件,如规划(Planning)、记忆(Memory)、工具使用(Tool Use)等,这些组件的运行需要调用大模型,从而增加计算资源的消耗。例如,AI Agent在执行任务时,可能需要多次调用大模型进行推理、记忆调用、工具调用等操作,这些操作会显著增加计算资源的消耗。相比之下,大模型虽然本身也消耗大量资源,但其主要功能是生成式模型,资源消耗主要集中在模型训练和推理阶段,而AI Agent的资源消耗则更偏向于执行和交互过程。 性能优化方面 大模型在性能优化方面更注重模型的训练和推理效率,例如通过模型压缩、量化、蒸馏等技术提升模型的推理速度和资源利用率。而AI Agent的性能优化则更关注于任务执行效率和任务完成度。AI Agent的性能优化需要考虑任务规划、任务执行、反馈机制等多方面的协同优化,以确保任务的高效完成。例如,AI Agent在执行任务时,可能需要通过多次迭代和反馈机制来优化任务执行效果,这在一定程度上增加了系统的复杂性和资源消耗。 资源消耗与性能优化的差异总结 资源消耗:AI Agent的资源消耗更高,主要由于其复杂任务执行和多组件协同工作;大模型的资源消耗主要集中在模型训练和推理阶段。 性能优化:大模型的性能优化更侧重于模型本身的效率提升,而AI Agent的性能优化则更关注任务执行效率和任务完成度的优化。大模型与AI Agent在资源消耗和性能优化方面存在显著差异,AI Agent在资源消耗和任务执行效率方面更具挑战性配资平台佣金,而大模型则在模型训练和推理效率方面更具优势。
AI Agent与大模型并非等同,而是存在本质区别,且存在误解的情况。以下是详细分析:
1. AI Agent与大模型的核心区别
大模型:是“大脑”或“信息处理工具”,擅长理解、生成内容,但缺乏主动行动能力(如仅能通过提示词交互,无法自主执行任务)。例如,大模型擅长回答问题,但无法主动调用工具或执行任务。 AI Agent:是基于大模型的“智能体”,具备自主决策、任务规划、工具调用和执行能力,能主动完成任务(如自动下单、调用API等)。例如,Agent可调用外部工具(如支付系统)完成复杂任务。2. 两者的关系与互补性
大模型是AI Agent的核心组件,提供“大脑”能力(如语言理解、推理),而Agent通过叠加记忆、规划、工具调用等能力实现“行动”。 两者互补而非替代:大模型提供知识处理能力,Agent负责任务执行和闭环。3. 误解的可能原因
混淆概念:部分人可能将大模型的“强大能力”(如生成内容)误认为是Agent的全部能力,而忽视Agent的自主执行能力。 术语模糊:部分科普文章或非专业领域可能未严格区分两者的定义,导致公众误解。4. 证据支持
多篇证据(如)明确区分了两者的角色、功能和应用场景,强调Agent是基于大模型的扩展,而非等同。 例如,用表格清晰对比了“大模型是‘脑’,Agent是‘人’”,用比喻说明“大模型是百科全书,Agent是秘书”。结论
“AI Agent ≠ 大模型”是正确的,两者存在本质区别,且存在误解的可能性。大模型是基础,Agent是基于大模型的扩展,两者协同工作以实现更复杂的任务。公众可能因术语混淆或信息不对称而误解其关系。
Dify实践 | Agent详解:定义、工作原理、搭建搜索引擎、多Agent协作...._dify联网搜索功能-CSDN博客
♯ AI Agent与大模型在实际应用中的典型场景有哪些具体案例?
AI Agent与大模型在实际应用中的典型场景涵盖了多个行业和领域,以下结合我搜索到的资料进行详细说明:
1. 智能客服与客户服务
AI Agent在智能客服领域有广泛应用。例如,AI Agent可以根据客户问题调用大模型生成答案,主动查询库存信息、处理订单甚至提供物流状态。此外,结合多模态能力的AI Agent能够处理文字、语音输入,提供更自然的交互体验。
2. 教育培训与知识服务
在教育培训领域,AI Agent和大模型的应用也日益广泛。例如,博西家电集团通过虚拟辅导员进行员工培训,利用AI生成的视频内容提升学习效率和降低成本。此外,AI Agent在教育领域可用于智能教学助手、自动评分系统,提供个性化学习方案。
3. 金融与投资领域
在金融行业,AI Agent和大模型的应用非常突出。例如,智能投顾Agent通过集成大模型,实现市场动态分析和个性化投资建议,提升客户满意度。此外,AI Agent在金融领域还可用于风险管理和投资决策辅助。
4. 医疗与健康领域
在医疗领域,AI Agent和大模型的应用也日益广泛。例如,智能诊疗Agent借助大模型的语言理解能力,辅助医生进行诊断和治疗方案制定。此外,AI Agent在医疗领域还可用于智能诊断系统和个性化医疗方案。
5. 制造业与智能制造
在制造业,AI Agent和大模型的应用也逐渐普及。例如,AI Agent在智能制造中用于设备预测性维护、生产效率提升和质量控制。此外,AI Agent在制造业中还可用于网络优化和运维管理。
6. 教育与个性化学习
AI Agent在教育领域的应用也日益广泛。例如,AI Agent可用于智能教学助手、自动评分系统,提供个性化学习方案,提高学习效果。
7. 其他应用场景
AI Agent和大模型在其他领域也有广泛应用,例如智能家居、无人驾驶、游戏仿真等。此外,AI Agent在政企场景中的应用也在不断拓展,如知识处理、数据分析等。
总结
AI Agent与大模型在实际应用中的典型场景涵盖了多个行业和领域,包括智能客服、教育培训、金融、医疗、制造业、教育、智能家居等。这些应用不仅提升了效率和用户体验,还推动了行业的智能化转型。
♯ 大模型与AI Agent在技术实现上的核心差异是什么?
大模型与AI Agent在技术实现上的核心差异主要体现在它们的核心能力、交互方式、任务执行方式以及系统架构等方面。以下将结合我搜索到的资料进行详细分析:
1. 核心能力与任务执行方式
大模型的核心能力在于“理解”和“生成”,它通过处理大量数据进行训练,能够生成文本、图像等内容,但其输出结果依赖于用户提供的明确指令(prompt),且无法自主执行任务。而AI Agent的核心能力则在于“理解 + 规划 + 执行”,它不仅能够理解任务目标,还能自主规划行动路径、调用工具、执行任务,并最终完成目标。例如,AI Agent可以自主完i5he.cn/vk|i5he.cn/m0|i5he.cn/bh|i5he.cn/az|i5he.cn/rp|i5he.cn/nz|i5he.cn/9i|i5he.cn/1x|i5he.cn/sb|i5he.cn/fn
大模型的交互方式依赖于用户提供的明确指令(prompt),用户需要提供清晰的指令才能获得有效回答,而AI Agent则只需一个目标即可自主执行任务,无需用户持续干预。例如,AI Agent可以自主调用工具、使用记忆、进行规划等,而大模型则无法主动调用外部工具或进行长期记忆。
3. 系统架构与组件差异
AI Agent的架构通常包含感知、规划、记忆、工具使用等组件,这些组件共同支持其自主决策和执行能力。而大模型则更偏向于一个“大脑”或“生成模型”,其核心是通过大规模数据训练生成内容,但缺乏自主行动能力。AI Agent的架构更接近于一个闭环系统,而大模型则是一个开放式的生成模型。
4. 工具使用与记忆能力
大模型在工具使用方面存在局限性,它无法主动调用外部工具或理解工具的实际功能,而AI Agent则具备工具使用能力,并能通过工具扩展能力边界。此外,大模型的记忆能力有限,依赖上下文窗口,而AI Agent具备长期或短期记忆能力,能够记录历史交互并优化后续决策。
5. 应用场景与目标导向
大模型的应用范围广泛,适用于多种信息处理任务,而AI Agent更侧重于特定任务的自动化执行,如任务规划、多轮对话优化等。AI Agent更强调“行动”能力,而大模型更强调“生成”能力。
总结
大模型与AI Agent在技术实现上的核心差异主要体现在能力定位(理解与生成 vs. 理解、规划与执行)、交互方式(依赖指令 vs. 自主执行)、系统架构(生成模型 vs. 闭环系统)以及工具与记忆能力等方面。AI Agent更偏向于“行动系统”,而大模型则更偏向于“思考系统”。
大模型与AI Agent并非相互替代,而是互补关系,AI Agent在大模型的基础上进一步扩展了自主决策与执行能力。
♯ 公众对AI Agent与大模型的误解主要源于哪些信息来源?
公众对AI Agent与大模型的误解主要源于以下几个方面,这些信息来源主要来自行业分析、技术科普、学术论文和行业评论等。
首先,公众对AI Agent与大模型的误解主要源于对大模型能力的误解。例如,有人将大模型等同于AGI(通用人工智能),认为大模型具备类似人类的智能和自主决策能力,而实际上大模型更多是基于数据和模型的生成能力,而非真正的自主智能。此外,大模型虽然在语言理解和生成方面表现出色,但缺乏执行能力、多步骤任务处理能力以及对复杂环境的适应能力,这些都可能被公众误解为大模型具备更广泛的能力。
其次,公众对AI Agent与大模型的误解还源于对AI Agent与大模型之间关系的误解。例如,AI Agent通常基于大模型构建,但AI Agent具备独立思考、规划和执行能力,而大模型则更多是基于提示(prompt)进行交互,缺乏自主性。公众可能将大模型与AI Agent混为一谈,认为两者能力相似,而实际上它们在功能和应用场景上存在显著差异。
此外,公众对AI Agent与大模型的误解还可能源于对AI技术的不熟悉和信息不对称。例如,公众对AI模型的内部运作机制、训练数据、模型局限性等了解有限,导致对AI能力的误解。此外,AI模型的“幻觉”问题(即生成不准确或不真实的信息)也可能导致公众对AI能力的误解。
公众对AI Agent与大模型的误解主要源于对大模型能力的误解、对AI Agent与大模型关系的误解以及对AI技术的不熟悉和信息不对称。这些误解主要来源于行业分析、技术科普、学术论文和行业评论等信息来源。
♯ AI Agent如何通过调用外部工具实现自主任务执行?
AI Agent 通过调用外部工具实现自主任务执行,主要依赖于其与外部工具的交互能力。这一过程涉及多个关键机制和步骤,具体如下:
工具调用与交互机制 AI Agent 通过调用外部工具来执行特定任务。这种调用通常涉及数据传输、接口调用和结果处理等环节。例如,AI Agent 可以向外部工具发送指令,执行特定操作,并获取返回结果,从而完成任务目标。这种交互方式使得 AI Agent 能够与外部工具进行有效的通信和协作。 自主调用能力 AI Agent 具备自主调用外部工具的能力。在获取到子任务后,AI Agent 会判断是否需要调用外部工具来完成该任务,并根据工具返回的信息进行下一步操作。例如,OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-3.5 支持函数调用功能,允许模型智能地选择调用外部工具的参数,从而实现更可靠的数据处理和任务执行。 工具使用模块与决策机制 AI Agent 的工具使用模块是其完成复杂任务的关键。该模块需要根据提示指令,判断调用何种工具,并将参数以符合工具规范的形式传递给工具。这一过程涉及信息抽取、分类等自然语言处理任务。此外,AI Agent 通常基于 ReAct 原则(推理-行动)进行决策,逐步完成复杂任务。 标准化接口与协议 为了解决 AI Agent 与外部工具交互的碎片化问题,一些技术方案提出了标准化接口,如模型上下文协议(MCP),旨在实现 AI Agent 与工具的标准化交互,支持自主工作流和人机协作。 工具系统设计与集成 AI Agent 的核心能力扩展机制通常通过工具系统设计实现,通过标准化接口集成外部功能。例如,工具基类(BaseTool)提供了统一的接口,支持多种外部功能的集成。 自主性与自治性 AI Agent 的自主性体现在其能够独立行动,无需人类干预。AI Agent 能够根据目标自主规划任务、调用工具并执行任务,甚至在模糊指令下也能推理并采取行动。AI Agent 通过调用外部工具实现自主任务执行,依赖于其与外部工具的交互机制、自主调用能力、工具使用模块、标准化接口、工具系统设计以及自主性等多方面的协同作用。这些机制共同支持 AI Agent 完成复杂任务并实现自主决策与行动。
♯ 大模型与AI Agent在资源消耗和性能优化方面有何不同?
大模型与AI Agent在资源消耗和性能优化方面存在显著差异,主要体现在以下几个方面:
资源消耗方面 AI Agent在资源消耗方面通常比大模型更高。AI Agent的运行涉及多个复杂组件,如规划(Planning)、记忆(Memory)、工具使用(Tool Use)等,这些组件的运行需要调用大模型,从而增加计算资源的消耗。例如,AI Agent在执行任务时,可能需要多次调用大模型进行推理、记忆调用、工具调用等操作,这些操作会显著增加计算资源的消耗。相比之下,大模型虽然本身也消耗大量资源,但其主要功能是生成式模型,资源消耗主要集中在模型训练和推理阶段,而AI Agent的资源消耗则更偏向于执行和交互过程。 性能优化方面 大模型在性能优化方面更注重模型的训练和推理效率,例如通过模型压缩、量化、蒸馏等技术提升模型的推理速度和资源利用率。而AI Agent的性能优化则更关注于任务执行效率和任务完成度。AI Agent的性能优化需要考虑任务规划、任务执行、反馈机制等多方面的协同优化,以确保任务的高效完成。例如,AI Agent在执行任务时,可能需要通过多次迭代和反馈机制来优化任务执行效果,这在一定程度上增加了系统的复杂性和资源消耗。 资源消耗与性能优化的差异总结 资源消耗:AI Agent的资源消耗更高,主要由于其复杂任务执行和多组件协同工作;大模型的资源消耗主要集中在模型训练和推理阶段。 性能优化:大模型的性能优化更侧重于模型本身的效率提升,而AI Agent的性能优化则更关注任务执行效率和任务完成度的优化。大模型与AI Agent在资源消耗和性能优化方面存在显著差异,AI Agent在资源消耗和任务执行效率方面更具挑战性,而大模型则在模型训练和推理效率方面更具优势。
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