大语言模型（LLM）正在重塑企业的运作方式，从自动化流程到优化决策，潜力无限。然而，将AI大规模应用于企业并非易事，面临着定制化、数据隐私以及人才缺口等多重挑战。Altai致力于通过其无代码AI平台，赋能企业轻松定制和部署LLM，无论是在云端还是本地，助力企业拥抱开源AI的机遇。 开源AI：企业AI的新引擎 开源LLM，如Llama和DeepSeek的出现，极大地降低了前沿AI技术的门槛。然而，企
人工智能（AI）领域的“幻觉”现象，一直被认为是AI犯错的表现，指的是AI生成的内容看似合理，实则与客观事实相悖。然而，近日诺贝尔奖得主们却提出了一个颠覆性的观点：AI幻觉并非一无是处，反而可能是激发创新、推动科学进步的关键所在。本文将深入探讨AI幻觉的本质、潜在价值以及面临的争议，揭示其在科技发展中的独特作用。 AI幻觉的本质：超越现实的想象力 “AI幻觉”的核心在于其生成的内容与现实世界的偏差
在大模型时代，OCR技术不再遥不可及。本文将深入探讨如何利用本地资源，结合FastAPI框架和专为泰语设计的Typhoon-OCR-7B模型，搭建一套高性能的泰语OCR系统。这套系统旨在帮助开发者和小型组织在无需依赖云服务的情况下，准确且高效地从图像中提取泰语文本。 1. 告别云端：本地化OCR的必要性 传统的OCR方案往往依赖于云服务，虽然使用便捷，但也存在一些问题。首先，数据安全无法得到充分保
大模型的潜力毋庸置疑，它如同一个知识渊博的朋友，为我们打开了通往无限可能性的新世界。然而，驾驭这份力量并非易事，尤其是在微调过程中。本文将深入探讨大模型微调的复杂性，分析当前面临的挑战，并展望 2025 年及以后的发展趋势。 任务专业化挑战：利器能否适应所有场景？ 文章作者最初的项目经历就印证了任务专业化挑战的存在。预训练的大模型如同通才，具备广泛的知识储备，但在特定领域或任务中，其表现可能不尽如
在人工智能（AI）赋能开发的时代，程序员们面临着前所未有的挑战与机遇。一方面，AI工具的普及极大地降低了软件开发的门槛，让更多人能够快速构建应用；另一方面，这种“Vibe Coding”（即通过与AI互动，描述需求，由AI生成代码）的模式，也让许多开发者感到自己像个“冒名顶替者”，怀疑自己的价值。本文将探讨如何在大模型时代克服这种“冒名顶替综合征”，重新定义自身的价值。 1. “冒名顶替综合征”：
人工智能（AI）和大模型（LLMs）的快速发展，正深刻改变着软件开发领域。然而，面对市面上琳琅满目的AI服务提供商，开发者们往往需要花费大量时间和精力来管理和集成多个API。OpenRouter的出现，恰好解决了这一痛点，它提供了一个统一的接口，让开发者能够通过单一API访问超过50个免费和付费的大模型。本文将深入探讨OpenRouter的功能、优势以及它如何简化大模型的集成过程，助力AI应用的创
引言： 在内容创作和管理领域，将 HTML 内容转换为 Markdown 格式的需求日益增长。这种转换不仅能简化文本编辑，提高可读性，还能方便内容在不同平台间的迁移。本文将深入探讨如何利用大模型技术，特别是结合 Ollama 平台，高效地将 HTML 转换为 Markdown。我们将以 reader-lm-v2 模型为例，通过实际案例分析其性能表现，并探讨影响转换效率的关键因素。 Ollama 与
随着大模型技术的飞速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术也在不断进化。传统的RAG更像是一个“高级搜索引擎”，简单地从知识库中提取信息，然后让LLM（Large Language Model，大型语言模型）合成答案。然而，Agentic RAG 的出现，标志着 RAG 技术进入了一个全新的“思考”时代，它不仅仅是“获取数据”，更是“思考数据
近年来，随着优化推理库和硬件的不断涌现，在本地机器上使用 GPU 运行开源大型语言模型 (LLM) 变得越来越可行。然而，LLM 的性能 (在推理速度和准确性方面) 会因多种因素而异。本文将深入探讨影响推理速度的关键因素、硬件注意事项以及使用诸如 Hugging Face Transformers 等基于 Python 的框架在本地部署 LLM 的最佳实践，助力你在本地环境中充分发挥 LLM 的潜
人工智能（AI）已不再是科幻小说里的情节，而是驱动企业在2025年及以后取得成功的关键要素。文章将探讨人工智能如何塑造商业格局，企业如何通过 人工智能（AI） 融合，在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续增长。面对日益激烈的市场竞争和快速变化的消费者行为，企业必须认识到，人工智能（AI） 不仅仅是一种技术工具，更是一种战略资产，能帮助企业优化运营、提升客户体验、并创造新的商业机会。 数字化转型浪潮
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