模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具：

发表了论文《计算机器与智能》 ，这篇论文被誉 为人工智能科学的开山之作。 在论文的开篇 ， 图灵提出了一个引人深思的问题： “机器能思考吗？ ”。这个问题激发了人们 无尽的想象 ， 同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形 在这篇论文中 ，图灵提出了鉴别 机 器是否具有智能的方法 ，这就是 人 工智能领域著名的“图灵测试”。 如图所示 ，其基本思想是测试者 在 与被测试者（一个人和一台机 器） 隔离的情况下 ，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。 这次会 议汇 聚了众多杰出的科学家和工程师 ，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义、 研究方法和应用场景展开。 与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、 算法和技术， 以及其在各个领域的应用潜力。 他们共同认识到 ，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 1.2 人工智能的诞 生 在这次会议上 ， “人工智能”这个词汇被约翰 本地部署大模型方 案 在监督微调阶段 ，模型会学习一个 指令 - 响应（ Instruction-Response ） 数据集 ， 该数据集包含大 量人 类编写的任务示例 ，例如“请解释相对论的基本概念”及其标准答案 通过这种方式 ， 模型能够理解不同类型的任务并提供符合预期的回答 。 指令 - 响应 （ Instruction - Response ） 数据集用于训练模型理解任务指令并生成符合预期的响应