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上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识；促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看，大模型对知识的抽象程度高，泛化能力强，用户开箱即用，体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用户更新知识的成本也较低，往知识库加文档即来自：百科财力来进行研究和开发。但是在技术、管理、成本、政策、安全等方面仍然存在许多需要攻克的难题。 目前，传统的互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构，不同的设备有不同的接口，不同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和来自：百科
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原生时代下的docker 还有k8s等； 第二：对于参数量很大的模型上线后很难找到足量、优质的算力资源快速获得推理结果，推理性能差。从基础架构工程师的视角来看，GPU硬件设备成本高，研究阶段的需求量尚且能够满足，但是上线后面对海量用户和请求的资源量过于庞大，需要大量的投入； 另外来自：百科让物流业这头大象学习新的舞步，并不是件容易的事情。当消费互联网的红利期渐入尾声，能使大象重新起舞的节拍主要源自产业互联网密集敲击的鼓点。在物流业从传统迈向现代的进程中，显然离不开ICT基础设施的全面升级与数字化服务的强势驱动。 化平凡为神奇的故事，正在物流业上演。作为国内领先的物流科技和服务企业，中交兴路基于全球来自：云商店
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