腾讯云AI技术有哪些

《腾讯云AI技术的全栈自研与场景适配》

一、AI基础设施与平台篇章

让我们揭开腾讯云AI基础设施的神秘面纱。首先是AI云服务与算力支持，它提供了GPU云服务器与高性能计算集群等强大算力资源，让AI训练与推理变得轻松自如。GPU云服务器针对学习优化，其竞价实例的价格更是低至每小时1.8元，完美适应短期高密度计算需求。接下来是智能体开发平台，它支持低代码搭建AI应用，集成了微调模型、联网搜索等功能。企业可以简单拖拽节点自定义工作流，近期该平台还升级了视觉推理、多模态模型等先进功能，部分模型更是计划开源，让人期待不已。

二、核心AI技术与大模型篇章

腾讯云的核心AI技术与大模型令人瞩目。首先是混元大模型，这是腾讯自研的全链路大模型，擅长内容创作、代码生成、多轮对话等任务。它在数理逻辑和跨模态生成（如图文/视频）上的表现尤为突出，已经被广泛应用到企业级API调用中。接下来是代码助手CodeBuddy，它基于自研代码大模型，支持智能代码补全和BUG排查，误报率降低67%，并且适配微信生态开发。它还提供了私有化部署选项，实测编码效率提升高达125%，令人叹为观止。

三、行业应用与工具篇章

腾讯云AI技术的特点在于全栈自研与场景适配。从底层算力到上层应用，腾讯云都提供了完整的解决方案，并且特别注重降低企业AI落地的成本。无论是云服务、智能开发平台还是核心技术与行业应用工具，腾讯云都在不断创新与进步，致力于为企业提供更加智能、高效、便捷的服务。