模型
本文共计5419字 预计阅读时长17分钟 在 6 月 5 日 AI 产业应用峰会上,腾讯云大数据提出了"AI Native 数据底座"四象升级——系统智能、计算智能、数据智能、存储智能。其中,计算智能被定义为"从结构化 SQL 到多模态 AI Workload 的融合范式":通过统一 CPU 和
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本文共计5625字 预计阅读时长17分钟 // TBDS · 多模智算平台系列 // 01 腾讯云TBDS面向AI时代的多模态智算平台,助力企业AI转型 02 ...... 03 ...... 随着多模态大模型快速演进,企业在AI基础设施层面面临异构算力管理复杂、数据处理链路冗长、训练推理资源割
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把大模型接进生产,跑通「能调通」这一关之后,紧接着就是两道更难的题。 流量怎么分:多个模型供应商、多个调用服务,要按成本灰度放量、要平衡厂商风险、还要让不同团队各用各的模型——但业务代码一行都不想改。 挂了怎么办:主力模型限流、节点故障、超时,甚至「健康但 GPU 满载」——任何一种都可能让线上 A
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【腾讯位置服务开发者征文大赛】城识我知:一城风物,一点新知 作者__: guozhao265 发布时间__: 已于 2026-05-08 21:45:48 修改 来源__:https://lbs.qq.com/article?id=1262 https://blog.csdn.net/guozh
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【腾讯位置服务开发者征文大赛】我用腾讯位置服务做了一个会思考的选址地图 作者__: 小雨青年 发布时间__: 已于 2026-04-17 18:07:36 修改 来源__: https://lbs.qq.com/article?id=1259 https://blog.csdn.net/dian
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【腾讯位置服务开发者征文大赛】我用腾讯位置服务做了一个会思考的选址地图 作者__: 小雨青年 发布时间__: 已于 2026-04-17 18:07:36 修改 来源__: https://lbs.qq.com/article?id=1259 https://blog.csdn.net/dian
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【腾讯位置服务开发者征文大赛】从花讯到路线:基于腾讯位置服务与Agent的城市赏花地图实践——以清华大学春季赏花为例 作者__: 松露巧克力手机壳 发布时间__: 最新推荐文章于 2026-05-16 11:16:07 发布 来源__: https://lbs.qq.com/article?id
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【腾讯位置服务开发者征文大赛】从花讯到路线:基于腾讯位置服务与Agent的城市赏花地图实践——以清华大学春季赏花为例 作者__: 松露巧克力手机壳 发布时间__: 最新推荐文章于 2026-05-16 11:16:07 发布 来源__: https://lbs.qq.com/article?id
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位置大数据 | 行业潜客产品 多行业潜客即选即用 AI 智能客群分析营销 🌟 功能描述 以腾讯LBS数据魔方挖掘的种子人群为基础,结合AI大模型的特征关联与智能拓展能力,在全国范围内圈选出与种子人群高度相似的潜在客户,沉淀为标准化行业人群包,接入即用,满足多元业务诉求。 🌟 价值优势 **开箱即
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位置大数据 | 行业潜客产品 多行业潜客即选即用 AI 智能客群分析营销 🌟 功能描述 以腾讯LBS数据魔方挖掘的种子人群为基础,结合AI大模型的特征关联与智能拓展能力,在全国范围内圈选出与种子人群高度相似的潜在客户,沉淀为标准化行业人群包,接入即用,满足多元业务诉求。 🌟 价值优势 **开箱即
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你是否也曾在这样的场景中感到无力?↓↓↓ 一场线下头脑风暴会上,小陈(产品)、小李(运营)、老张(市场)、王哥(研发)......你一言我一语,讨论得热火朝天。 然而,当会议结束,负责整理纪要的小陈面对录音文件时,却陷入了一阵绝望——刚才那句话是谁说的?这个观点是王哥提的还是小李补充的?像一个声音的
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腾讯云音视频基于自研实时通信技术与大语言模型能力,面向北美实体服务行业推出 AI 电话预约助手 DeskBuddy。它不是一个简单的语音应答系统,而是能够理解自然语言、自主处理预约、对接日历系统的智能电话Agent——让每一通客户来电都被妥善处理,无论店主是否在场。 01 从“漏接电话”到“每通必达
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点击蓝字 关注我们 本文共计3901字 预计阅读时长12分钟 在自然语言到 SQL 转换(NL2SQL)方向,腾讯云联合复旦大学提出CYANSQL:Cluster-aware Yielded Augmentation for NL2SQL 方法。该工作围绕复杂查询场景下大语言模型 SQL 生成能力不
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点击蓝字 关注我们 本文共计3901字 预计阅读时长12分钟 在自然语言到 SQL 转换(NL2SQL)方向,腾讯云联合复旦大学提出CYANSQL:Cluster-aware Yielded Augmentation for NL2SQL 方法。该工作围绕复杂查询场景下大语言模型 SQL 生成能力不
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企业 AI 落地的真正难点,不在于有没有模型,而在于模型怎么统一调度、工具怎么稳定调用、智能体跑起来之后怎么管住。 多数企业都会遇到同样的一组问题: 多家模型同时接入,如何统一管理?配额不足、服务异常时如何避免业务直接失败? ERP、CRM、数据库、审批流等存量系统,如何快速接入 AI 生态? 智能
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