技术博客

大模型智能体在实际应用中面临的主要挑战并非性能不足，而是其Agentic ROI（智能体投资回报率）尚未达到实用化门槛。Agentic ROI用于衡量智能体在具体场景中的信息收益与使用成本之比。上海交通大学与中科大的研究团队提出，推动大模型智能体的实用化进程需重点关注这一指标，以优化其经济效益与应用价值。

深信服云平台针对人工智能技术进行了全面升级，不仅成功承载了DeepSeek项目，还大力推动了深度学习应用的创新。此次升级显著优化了推理性能，使得部署在云平台上的大型AI模型在推理效率上得到了大幅提升，同时有效降低了这些大型模型的整体使用成本，为用户提供了更高效、经济的解决方案。