大模型（Large-Scale Models）作为人工智能领域的核心驱动力，正在从云端的高性能计算环境走向现实世界的多样化应用场景。本文深入探讨了大模型在自然语言处理、计算机视觉、多模态融合以及边缘计算中的前沿创新，分析了其技术架构、优化方法及实际部署中的挑战。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，文章展示了如何利用大模型实现高效的文本生成、图像处理和多模态任务，同时结合数学公式解析了模型压缩与推理加速的核心原理。全文旨在为开发者与研究者提供从理论到实践的全面指导，助力大模型技术在现实场景中的落地。