AI不是问题——我们对它的理解才是问题
llmtrend 在当今社会，人工智能（AI）已经成为一个无处不在的话题，它的影响范围广泛，从日常生活到工业生产，再到科学研究，AI的身影无处不在。然而，随着AI技术的迅猛发展，人们对于AI的理解却常常显得滞后和片面。本文将探讨我们对AI的理解如何成为问题的核心，以及如何正确地看待和利用AI技术。 AI的误解与现实 AI的狭隘定义 当前，人们对于AI的理解往往过于狭隘，特别是在衡量通用人工智能（AGI）时，常常只关
构建一个高效的RAG聊天机器人：新的长短时记忆方法
长短时记忆方法有效地平衡了聊天历史的保留和内存效率。通过总结旧的互动，同时保持最近的消息可用，聊天机器人保持了上下文，减少了存储需求，并为长对话扩展得很好。这种方法可以通过分层总结、高级合并策略和检索机制进一步优化。
评估大型语言模型（LLM）：语义熵的应用
熵是信息论中的一个基本概念，它量化了一个随机过程输出的不确定性，在现代机器学习模型中，包括深度神经网络（DNNs），起着至关重要的作用。熵测量模型对给定输入的预测概率分布的分散程度。更高的熵表示模型输出的不确定性更大。
Fine-Tuning GPT-2 for Fun Math Challenges：让数学挑战更有趣
微调GPT-2模型以应对有趣的数学挑战是一个令人兴奋的领域，它不仅能够提高我们对数学的兴趣，还能够展示AI在教育和娱乐中的潜力。通过这些实验，我们可以看到AI如何成为我们日常生活中的一个有趣和有用的工具我们可以期待AI在这些领域的应用将会越来越广泛，为我们带来更多的乐趣和便利。
Generative AI与Agentic AI：它们的区别何在？
Agentic AI不仅仅生成内容，它还基于目标采取自主行动。它能够做出决策、规划步骤，并与系统交互以完成任务，几乎不需要人为干预。Agentic AI能够根据预设的目标和环境信息做出决策。这种能力使得它在需要快速响应和复杂决策的场景中非常有用，比如自动驾驶汽车和智能交通系统。
超越OCR+LLM：引入Agentic文档提取技术
Agentic文档提取技术与OCR和基于LLM的PDF处理不同，它将文档视为结构化的视觉表示，从而实现更准确和可验证的答案。理解复杂布局：提取文本、表格、图表和表单字段，同时保留它们的布局和关系（稍后将详细介绍这种保留是如何实现的）。
产品经理为何需要了解MCP（以及他们需要了解什么）
MCP是一种允许开发者在AI模型（如大型语言模型LLMs）和完成任务所需的上下文之间建立双向连接的协议。这种上下文可以是医疗诊断所需的患者医疗历史、法律文件分析所需的具体案例法律参考、财务投资组合优化所需的市场数据等。
Open WebUI on Docker：本地部署AI模型的便捷之选
Open WebUI是一个用户友好的、自托管的Web界面，旨在与AI模型进行交互，特别是大型语言模型（LLMs）。它提供了一个图形界面，允许用户在本地或自托管环境中运行和与LLMs交互。这意味着用户可以在自己的计算机上，甚至是树莓派上，运行这些模型，而不需要依赖于外部的云服务。
提前了解Prompt Injection，否则你将面临攻击
Prompt Injection是一种攻击手段，攻击者通过精心设计的输入，使得AI系统产生非预期的行为。这种攻击方式可以分为直接和间接两种形式：直接提示注入、间接提示注入、混合提示注入；直接提示注入是攻击者直接向大型语言模型（LLM）输入恶意提示，以此来控制用户输入。
RAG在大型语言模型（LLMs）中的应用：逐步指南
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变化，但它们也有局限性，尤其是在处理特定领域的知识时。这时，RAG技术就显得尤为重要。RAG通过检索相关的外部文档并与生成性回应相结合，提高了准确性和事实一致性。