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RPA（机器人流程自动化）技术成为众多企业和机构实现业务流程优化的得力助手。以金智维为例，作为 RPA 领域的佼佼者，其技术在金融、政务等行业广泛应用，承担着大量关键业务流程的自动化任务。RPA 在这些领域的稳定运行至关重要。
构建和训练超大模型时，隐私保护与数据安全需贯穿整个生命周期，从数据采集、预处理到模型训练、推理及部署阶段均面临独特挑战。在处理敏感信息时，系统设计需平衡模型性能与隐私风险，应对数据泄露、成员推断攻击、模型反演攻击等多重威胁，同时满足GDPR、CCPA等全球数据保护法规的合规要求。本文将深入探讨超大模型在隐私保护与数据安全领域的核心问题与创新解决方案。
构建和训练超大模型需要哪些关键技术和资源支持，例如硬件配置、算法优化等方面？构建和训练超大模型是当前人工智能领域最具挑战性的任务之一，其成功依赖于多维度技术要素与资源的协同整合。从硬件基础设施到算法创新，从数据管理到能源优化，每个环节均需突破传统深度学习框架的局限性。本文将系统性地探讨支撑超大模型训练的核心技术体系与资源要求，揭示其复杂性与内在关联性。
在人工智能发展的早期阶段，算力需求相对较低。然而，面对日益复杂的算法和不断增长的数据量，简单的算力提升已经无法满足需求，AI的发展仍然受到很大制约。像早期的语音识别系统，由于算力不足，只能处理简单的词汇和短句，无法实现实时、准确的语音交互。这表明，AI的发展开始对算力提出了更高的要求，算力需求的变革即将到来。
以DeepSeek为代表的国产大模型持续突破性能天花板，开源生态加速技术民主化进程，叠加“支持大模型广泛应用”首次在两会上被明确提及的政策东风......在技术突破与政策红利的双重驱动下，2025年开年以来，人工智能领域持续升温的社会关注度正在转化为切实的产业动能。
过去一年多来，个人端AI Agent（智能体）应用渐成繁荣之势。国产AI团队打造的通用智能体Manus以“零门槛AI助理”的定位迅速引爆社交网络，用户通过自然语言对话即可完成文档生成、行程规划、视频剪辑等数百项任务，让行业首次见识到智能体应用的爆发力。
