面向AI大模型的网络使能技术白皮书
随着大模型和智能体（Artificial intelligence agent, AI agent）技术的 发展，未来越来越多的工作将被基于大模型的智能体所取代。 型对数据和算力的需求巨大，资源受限的终端将难以满足模型训练和推理的需求。
报告摘要
随着大模型和智能体（Artificial intelligence agent, AI agent）技术的 发展，未来越来越多的工作将被基于大模型的智能体所取代。 型对数据和算力的需求巨大，资源受限的终端将难以满足模型训练和推理的需求。
核心要点
- 分析说明了相关技术的实践应用，并总结了未来可能的研究方向和所需要面对的
报告信息
- 文件全名
- 《面向AI大模型的网络使能技术白皮书-50页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- 一、 AI 大模型发展概述 ............................................................................................ 4
- （一） 发展历程 .................................................................................................................. 4
- （二） 发展趋势 .................................................................................................................. 5
- （一） 未来 6G 网络的通算智融合趋势 ........................................................................... 6
- 七、 主要贡献单位和编写人员 ............................................................................... 50
- 核心议题
常见问题
《面向AI大模型的网络使能技术白皮书》主要包含哪些内容?
随着大模型和智能体（Artificial intelligence agent, AI agent）技术的 发展，未来越来越多的工作将被基于大模型的智能体所取代。 型对数据和算力的需求巨大，资源受限的终端将难以满足模型训练和推理的需求。核心数据:一、 AI 大模型发展概述 ............................................................................................ 4;（一） 发展历程 .................................................................................................................. 4;（二） 发展趋势 .................................................................................................................. 5。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2024 年,全文约 50。
这份报告是免费的吗?如何获取?
本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。
这份报告适合哪些读者?
适合战略规划、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了大模型等议题。
继续阅读
查看全部 →