01、本地化部署是GPT发展的一个趋势 我们提到大模型就想到这个东西不是我们普通人可以拥有的，因为太耗费服务器资源，注定了可以提供大模型服务的只能是大厂。 然而有需求就会有解决方案，那就是让大语言模型对特定地区的行业和专业领域有较强的知识储备，使其大而全，变为小而精。无论是医学、法律、金融还是其他行业，搭建专有的知识库解答问题、提供专业建议，就像一个行业内的专家。 本地化部署有以下几个优势：

点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货 在右上方 ··· 设为星标 ★，与你不见不散 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。 随着AI技术的发展，自动驾驶、无人驾驶出现在了我们的视野中，下边盘点一下各汽车公司在自动驾驶、无人驾驶上的发展战略 阿里巴巴自动驾驶 百度自动驾驶 腾讯自动驾驶 奥迪无

我一直有一个感觉，就是市面上很难找到那么一个带视频算法的软件，能让我们很直观地看到视频分析的效果，大部分都要内置在某种算力硬件上，或者对GPU要求比较严格，很难做到像以前我们做的视频直播软件那样，下载就能跑起来，跑起来就能用，用起来就能看到视频直播和录像回放的效果。 经过了几个月的研发努力，我们终于克服了这一问题，我们将我们训练的一些算法挪到的一个简单的视频分析服务上，不依赖于任何底层硬件，下载

近些年来，低代码的发展趋势可谓是蒸蒸日上！当然，热门的技术总会伴随着质疑的声音，诞生至今，大家各抒己见，也不乏有针锋相对的意思。这本质上是一件有助于推动低代码发展的事情。 业内的朋友们一定知道，关于低代码的热点不止发生过一次，然而多数是昙花一现之后戛然而止。由于我本身也是低代码行业从业者，JNPF低代码产品已经迭代5年之久，正好借这个机会与大家分享一些拙见。 目录 1.什么是JNPF?