管理与安全 • 英特尔® vPro 平台适用于特定 SKU • 英特尔® 融合安全管理引擎 (Intel® CSME) 版本 16 操作系统支持 • Windows 10 IoT 企业版 2021 长期服务频道 (LTSC) • 支持 EFLOW • Linux 内核覆盖，可轻松采用物联网功能 • Celadon (Android)（社区支持） • 支持 Ubuntu、Red Hat 工具套件、英特尔® oneAPI 工具套件、 英特尔® oneAPI Video Processing Library（英特尔® oneVPL） • Windows 10 IoT Enterprise 2021 LTSC 和 Windows 11 IoT Enterprise 2024 LTSC (2H’24) • Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux、Wind River 为了解决这些挑战，检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation，RAG) 技术应运而生。RAG 在优化 LLM 方面，相 较于其他方法具有显著的优势【Shuster et al., 2021; Yasunaga et al., 2022; Wang et al., 2023c; Borgeaud et al., 2022】： RAG 作为一种关键的方法，通过有效地结合了大模型的能力

出现平权现象，引发新一波的“百模千态” 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 训练的算力需求将持续增长，算力结构从“预训练为主” 走向 “预训练 + 后训练 / 二次训练” 关注高效、稳定、开放的底座

年 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿。 2023 年 3 月发布的 GPT-4 的参数规模是 GPT-3 的 10 倍以上 ，达到 1.8 万 亿， 2021 年 11 月阿里推出的 M6 模型的参数量达 10 万亿。 3.1 大模型的概 念 训练数据量大 计算资源需求高 参数数量庞大 大模型的设计和训练旨在提供更强大、 更准确的模型性能 ， 以应对更复杂、