随着人工智能技术的飞速发展，单一智能体在处理复杂问题时常常显得力不从心。多智能体系统 (Multi-Agent Systems) 应运而生，它通过多个智能体之间的协作与交互，可以更高效、更灵活地解决问题。本文将探讨如何利用 Semantic Kernel SDK 和 Azure AI Agent Service 构建强大的多智能体系统，并重点介绍 Semantic Kernel SDK 在其中扮演
人工智能正在变革我们处理和分析信息的方式，尤其是在处理非结构化数据和复杂关系方面。GraphMinds作为一个开源项目，巧妙地将知识图谱的强大能力与大型语言模型(LLM)相结合，旨在提供透明、安全、且具有深刻洞察力的AI驱动分析，同时确保用户数据的隐私和推理过程的可解释性。它代表着一种新型的知识密集型任务处理方式，让用户能够超越“黑盒”AI，获得真正透明且值得信赖的见解。 GraphMinds的核
注意力机制是现代大模型的核心组件，而 DeepSeek 提出的原生稀疏注意力 (Native Sparse Attention, NSA) 正是针对现有注意力机制在长文本处理上的瓶颈而设计的一种全新方案。本文将深入剖析 NSA 的原理、优势以及它对未来大模型发展的潜在影响。 全注意力机制的挑战：算力与效率的瓶颈 Transformer 模型依赖于全注意力机制，该机制允许每个 token 都关注序列
当你在使用 ChatGPT 提问，或者从客服机器人那里获得回复时，你或许感觉直接与模型对话。但事实并非如此。在幕后，存在着一个系统——一个“大脑到世界”的翻译器——默默地完成着繁重的工作。这就是 LangChain 的作用所在。LangChain 就像一个神经系统，连接着大脑与眼睛、耳朵、嘴巴和双手，让大模型的能力得以释放。 大模型 (LLMs)：智能的基石 大模型 (LLMs)，如 ChatGP
探索大模型（LLM）的心理学，就像解开一个巨大而复杂的魔方。在之前的文章中，我们已经探讨了预训练阶段海量数据的基石作用，以及Tokenization（分词）的奥秘和类神经网络的训练过程。今天，我们将更深入地探究机器的核心：基座模型的心理学。 这是一切变得原始、强大，有时甚至非常奇怪的地方。 基座模型：未雕琢的璞玉 究竟什么是基座模型？我们可以将其视为LLM的预指令版本。 它已经吞噬了惊人数量的人类
在人工智能技术日新月异的今天，传统的SEO（搜索引擎优化）策略正面临着颠覆性的变革。Andreessen Horowitz (A16Z) 最新报告指出了一个关键趋势：GEO（生成式引擎优化）的重要性日益凸显。Dappier正致力于构建一个全面的AI应用栈，帮助内容创作者适应这一变革，并在生成式AI时代实现内容变现。本文将深入探讨GEO的崛起，以及Dappier如何赋能内容创作者，抓住AI时代的内容
在 大模型 应用日益普及的今天，如何有效地管理和利用模型的 上下文记忆，成为了提升 AI 智能体 性能的关键。本文将深入探讨一种基于 SQLite 的创新方法，帮助开发者构建更强大、更高效的 AI 智能体，使其在处理复杂任务时能够更好地保持状态、避免重复劳动并实现智能决策。 1. 传统方案的局限性：文件日志的瓶颈 在 AI 智能体 的早期开发阶段，常见的做法是使用日志文件来记录智能体的运行状态和上
近年来，自然语言处理（NLP）领域经历了爆炸式的发展，而大语言模型（LLM）的崛起更是将这一趋势推向了顶峰。从最初的简单语言建模和机器翻译，到如今能够生成高质量文本、进行复杂推理的大模型，其背后离不开对文本数据的有效处理和理解。在这个过程中，将人类语言转化为机器可理解的数字形式至关重要。尽管诸如词汇表映射、TF-IDF、Word2Vec和GloVe等算法都为 NLP 研究做出了重要贡献，但它们在跨
在医疗领域，临床笔记的记录与整理是一项耗时且繁琐的任务。如何利用大模型技术提升医疗效率，解放医务人员的时间，成为一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何结合Ollama、R语言以及MedGemma大模型，在本地环境中实现德语SOAP格式临床笔记的自动生成，并以实际案例分析其应用价值与潜力。受Gabriel Preda的启发，我们尝试在本地环境中运行MedGemma，探索大模型在医疗领域本地化部署的可
自然语言处理 (NLP) 的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，尤其是在 2022 年底 ChatGPT 发布之后。短短数年，我们似乎已经难以想象没有大语言模型 (LLM) 的生活。然而，在享受其便利的同时，我们是否真正理解了其背后的逻辑？本文旨在揭开 NLP 和 LLM 的神秘面纱，并分享一份从基础到高级的学习路线图，助你掌握构建 ChatGPT 类应用乃至 Agentic AI 的关键技能。 NL
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