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自然语言处理（NLP）技术逐渐成为人们与计算机高效交互的桥梁，而大语言模型（LLM）作为 NLP 领域的一颗璀璨新星，正以其强大的能力重塑着信息处理与交互的格局。深入了解 NLP 和 LLM 的不同之处，以及它们各自的应用场景与价值，对于把握这一领域的发展趋势至关重要
3月14日，以“超算使能创新，数智赋能装备”为主题的中物院超级计算与数字智能2025年大会在绵阳召开。来自全国各地高等院校、科研院所、超算中心、科技企业和机关事业单位的上千位专家学者参加了大会。
企业都在寻求更高效、更智能的运营方式。AI 工作流，作为一种融合了人工智能技术的创新工作流程解决方案，正逐渐崭露头角，为企业带来前所未有的变革。
从文本匹配到视觉语义理解，搜索技术经历了根本性转变，传统的文本搜索已经无法满足用户对多媒体内容（如图片、视频、音频等）的检索需求，人们对图片和视频的检索从依赖手动标签，进化到基于深度学习和计算机视觉的智能识别。那么，在AI搜索中，如何实现对多媒体内容的高效检索？本文金智维将深入探讨其中的关键技术和应用。
在全球化的数字时代，搜索引擎和AI搜索算法需要适应不同语言、文化和地域的需求，以提供精准、相关的搜索结果。然而，由于语言结构、语义差异、搜索习惯和技术基础的不同，使得多语言搜索成为一项复杂的挑战。AI技术的进步，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML），为解决这些问题提供了可行的路径。本文金智维将探讨AI搜索算法如何适应不同语言和地域的需求。
在信息爆炸的时代，AI 搜索算法成为了我们获取信息的重要工具。它能够快速从海量数据中筛选出与用户需求最匹配的内容，这背后依赖的是一系列复杂而精妙的技术与流程。本文将深入解析 AI 搜索算法是如何利用用户行为数据来优化搜索结果排序的。
