人工智能（AI）领域正以惊人的速度发展，而语言模型无疑是这场变革的前沿阵地。从GPT-4、LLaMA到Grok，大型语言模型（LLM）驱动着聊天机器人、内容生成工具等一系列应用。然而，随着AI技术的不断演进，一种新的竞争者正在崭露头角：大型概念模型（LCM）。虽然LLM和LCM都致力于提升AI处理和生成类人输出的能力，但它们的方法和影响却有着显著的区别。本文将深入探讨LLM和LCM之间的核心差异、
随着商业大语言模型(LLM)应用的爆炸式增长，各行各业都在积极拥抱“AI+”战略。然而，企业级LLM应用面临着比初创公司随意构建的AI应用更高的合规要求。尽管市面上现成的模型，如Claude或GPT，已经内置了一定的安全机制，例如避免生成仇恨言论，并且厂商也建议使用他们的内容审核工具来保障响应安全性，但这些方法往往需要在代码层面进行大量的定制开发，这对大型企业来说无疑是一个挑战。本文将深入探讨AW
对于初学者来说，使用 React.js 和 Langchain 构建一个 GenAI Persona Clone 项目是一个极好的入门实践。本文将引导你一步步了解如何使用 OpenAI 的 gpt-4.1-nano 模型，通过 Prompt 工程技术，创建一个能够模拟特定人物个性的聊天机器人。我们将重点介绍 Zero-Shot Learning、One-Shot Learning 和 Few-Sh
还在为使用 Airbyte 设置 PostgreSQL 的变更数据捕获（CDC）而苦恼吗？你并不孤单！得益于 Gemini 2.5 Pro 的强大支持，我得以成功配置 Airbyte 的 PostgreSQL 数据源，包括启用预写式日志（WAL）、创建复制槽，并设置发布，整个过程都得到了 Gemini AI 的逐步指导。这不仅大大简化了 CDC 的搭建流程，还帮助我深入理解了 PostgreSQL
随着大模型技术的日益成熟，仅仅提升单个智能体的智能水平已经无法满足复杂问题的解决需求。自主Agent之间的有效协同，成为了推动人工智能发展的新引擎。本文将深入探讨Agentic Patterns（智能体模式），这些可复用的协同策略定义了多个自主Agent如何协作解决复杂任务，从文档摘要到软件开发再到业务流程自动化，其应用前景广阔。我们将剖析六种典型的Agentic Patterns，分析其优缺点，
Anthropic 的 Claude Opus 4 模型以其卓越的推理能力和指令遵循性能，在众多 AI 模型中脱颖而出，甚至可以与 GPT-4 相媲美。然而，强大性能的背后往往伴随着高昂的 token 费用。本文将深入探讨 Claude Opus 4 的实际成本，分析百万 token 的具体含义，并介绍如何利用 提示缓存 和 批量处理 等技术，实现高达 90% 的成本节约，让你的 AI 项目更具性
构建像GPT这样的大型语言模型（LLM）很大程度上取决于如何处理输入的文本。其中一个关键步骤是tokenization（分词）。它是将原始句子转换成模型可以理解和学习的形式的桥梁。在本指南中，你将学习如何用Python从头开始一步一步地创建一个简单的tokenizer。 什么是Tokenization，以及它对大型语言模型的重要性 想象你有一大段文字。LLM要做的第一件事就是将其分割成更小的片段，
如果你也想使用 Ollama 友好的界面微调 大型语言模型 (LLM)，并借助 Google Cloud Platform 上的 Vertex AI 实现模型的可扩展性，那么你并不孤单。将 Ollama 的便捷性和 GCP 的托管基础设施相结合，似乎是机器学习领域的理想搭配。 然而，一旦深入实际操作，问题就会浮出水面。尤其是在将 Ollama 这种本地优先的工具与 Vertex AI 这种云原生平
AI Prompt 在大语言模型（LLM）应用开发中扮演着至关重要的角色。然而，在 React 应用中管理和维护复杂的 AI Prompt 并非易事。ai-prompt-panel 应运而生，它作为一个 React 组件，提供了一个灵活且功能丰富的 AI Prompt 编辑体验，旨在简化 React 开发者的 AI Prompt 工程流程，提升开发效率和应用质量。 挑战：传统 AI Prompt
随着大语言模型（LLM）应用的日益普及，如何以较低的运营成本、更低的延迟，并有效分配 GPU 资源，成为了部署过程中的一大挑战。特别是对于 Qwen2.5-7B-Instruct 或 Mistral-Nemo-Instruct 这类相对较小的模型，在 NVIDIA H100、A200 等高性能 GPU 上部署时，往往会造成 GPU 资源的大量闲置。本文将深入探讨如何结合 Ray Serve 和 N
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