处理等能力下沉到边缘设备；而垂类大模型则强调模型能力的专业化、精细化、行业 化，是一种模型训练与知识注入的深化。因此，两者是不同维度的技术演进，但互为 条件。 一方面，边缘设备与终端数据的爆发，提供了丰富的行业私域数据，为训练和微调垂 类大模型提供了关键的数据源。边缘 AI 的普及，也推动了模型部署能力的增强，使得 垂类模型具备可落地的“容器”。 另一方面，垂类大模型的引入，提升了边缘智能的“智能等级”，让边缘设备不仅能 模型涵盖疾病诊断、药物研发、健康管理、医 疗影像分析等医疗场景。金融风控 AI 模型应用于信用评估、欺诈检测、市场预测、智 能投顾等金融业务。这些领域模型在通用大模型基础上，结合行业知识图谱、专家规 则、领域数据进行微调和优化，实现了 AI 技术在垂直领域的深度应用。 1 边缘计算 边缘计算作为云计算的延伸和补充，将计算、存储、网络等资源部署在靠近数据源和 用户的网络边缘，形成了分布式的计算架构。这种架构不仅解决了集中式云计算面临 发展的关键挑战。 图：AI 大模型性能对比，来源 SWE-BENCH PRO 4.1 通用基础大模型 通用基础大模型通过在海量数据上的预训练，学习到了丰富的世界知识和强大的表征 能力。这些模型可以通过微调或提示学习快速适应各种下游任务，大幅降低了 AI 应用 的开发门槛。从 GPT 系列到 BERT 家族，从纯文本到多模态，基础大模型正在成为 AI · 72 时代的基础设施。 4.1.1 大规模语言模型

, 不断打破原有认知 , 从 而实现思维与心灵的自我突 破 , 帮助企业文化、 经营模式、 组织 结构、 数据智能等多方面的全面 升级。 过去企业的变革通常都是内部的修补与微调。 真正的升维是不断地突破自我认知及能力边界 , 而过程可能是遵循一般规律的渐 进 来的数字化社会 , 在现有的物理世界之上叠加一个虚拟世界。 什么是升维 . 在高维度预测整个商业社会发展的大方向

a powerful statement that resonates deeply with many individuals around the world. 在教育实践中，我们发现大模型通过微调或提示学习的方式获得了一定的专业能 力，可以胜任多场景任务。例如：利用大模型应用，我们可以实现拍照解题、创建 虚拟口语对话伙伴等，有助于师生互动，促进内容生成和交互方式创新。小模型则 可以基于教育领 各种贴纸和图形元素来装饰视频。 （8）应用滤镜和调色 135 剪映提供了丰富的滤镜和调色工具，可以帮助改变视频的整体色调和风格。我们可 以尝试不同的滤镜效果，或者使用调色工具对视频的亮度、对比度和饱和度等参数 进行微调。 （9）预览与导出 在完成所有剪辑操作后，我们可以点击预览按钮查看最终效果。如果满意，就可以 选择导出视频了。在导出设置中，我们可以选择视频的分辨率、格式和质量等参 数，最后单击“导出”按钮，