过去一年，你一定在网上听过大语言模型（LLM） 的 buzz，比如 ChatGPT、Claude、Gemini 等等。每个人都在谈论、使用甚至担忧它们。但深入了解时，诸如“Transformer！”、“注意力机制！”、“Token 嵌入！”之类的术语瞬间让人望而却步，仿佛需要一个博士学位才能跟上步伐。好消息是：你不需要成为机器学习工程师也能理解 LLM。你只需要正确的思维模型——而这就是本文的目标
2025年5月13日，在Interrupt开发者大会上，LangChain创始人Harrison Chase就AI的未来发表了鼓舞人心的演讲，他分享了构建AI Agent过程中面临的巨大挑战和深刻见解。本文将基于Chase的观点，深入探讨构建卓越AI Agent所需的四大关键技能：提示工程、工程技术、产品思维和机器学习基础，并结合实际案例，阐述如何运用这些技能打造真正赋能业务的AI解决方案。 从原
Transformer架构彻底改变了人工智能，尤其是在语言理解和生成领域。这些模型能够撰写文章、翻译语言，甚至生成代码。然而，在这种令人印象深刻的能力背后，隐藏着对计算资源的巨大需求，随着模型规模和复杂性的每一次新突破，这种挑战都在不断增长。本文深入探讨了一项令人兴奋的进展——多头时间潜在注意力 (MTLA)，它有望使这些强大的人工智能模型效率显著提高，为更智能、更易于访问的人工智能铺平道路。 T
在信息爆炸的时代，我们面临的挑战不再是数据匮乏，而是如何有效地管理和利用海量信息。尤其是在处理半结构化文档时，如何快速、精准地检索所需信息，成为提升效率的关键。本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术，革新半结构化文档检索，实现从文档混沌到信息清晰的转变。RAG 技术凭借其强大的 搜索引擎精度、人类般的理解能力 以及 无缝连接 不同内容
人工智能体 (AI Agent) 工作流正在改变知识工作者与技术互动的方式。尽管人工智能体在执行复杂任务时展现出高度的自主性，但为了确保准确性和可靠性，强大的人工监督仍然至关重要。本文将深入探讨人工智能体工作流的定义、人工监督的角色、准确性挑战以及如何通过人机协作来提升性能。 什么是人工智能体工作流？ 人工智能体工作流是指由人工智能体自主执行多步骤任务的过程。这些人工智能体由先进的大型语言模型 (
我们一直争论 AI（人工智能） 是否会拥有意识，但或许真正的关键在于：如果 AI 最终证明的不是自身的觉醒，而是证明我们人类本身从未拥有过什么神秘的本质呢？ 近期，这个想法反复萦绕在我的脑海。这并非一个转瞬即逝的念头，而是一个基础性的，具有转折意义的命题。 一、神经元网络的相似性：人脑与 AI 的底层架构 长期以来，人类试图将自身与机器区分开来，认为人脑是独特的、不可复制的。然而，如果我们仔细观察
当开始将大模型（LLM）集成到实际产品功能中时，比如文本摘要、聊天机器人流程和文档问答，很多人可能会认为所有API都只是对同一核心思想的封装。简单选择一个使用GPT-4或Claude的API即可，对吗？然而，事实远非如此。选择合适的大模型API，直接关系到产品的性能、成本和用户体验。本文将深入探讨在实际生产环境中对OpenAI、Anthropic Claude、Mistral和Groq这四大大模型
大型语言模型（LLM）正在迅速改变我们与人工智能交互的方式。从生成图像到撰写文章，LLM 的应用无处不在。本文将深入探讨 LLM 的定义、应用、工作原理以及为什么它被称为“大型”语言模型，希望帮助读者全面理解这一重要的人工智能技术。 什么是大型语言模型（LLM）？ LLM，即 Large Language Model（大型语言模型），是一种使用机器学习技术理解和生成人类语言的人工智能。它们通过在海
大语言模型（LLM）的崛起，不仅带来了技术上的革新，更引发了一场关于人机交互“语言”的深刻变革。传统的“搜索”、“执行”正被“提示”、“引导”、“探索”所取代。本文将深入探讨这种转变背后的原因、影响，以及如何通过调整我们的“语言”，更好地驾驭生成式AI带来的无限可能。 核心转变：从确定性到生成性 在传统的软件系统中，我们习惯于使用带有“控制”意味的“语言”。例如，“搜索”、“过滤”、“执行”等动词
Meta的LLaMA团队正在经历一场前所未有的人才流失，核心成员如棋子般散落各处。这次“人才出走”并非简单的行业人员流动，而是预示着大模型领域竞争格局的深刻变化。随着Mistral AI等新兴力量的崛起，未来几年人工智能行业的霸主地位可能会被重新定义。 LLaMA团队的瓦解：核心成员大迁移 原文指出，Meta LLaMA 模型背后的 14 位核心研究员中，有 11 位已经离职。这些人并非短期雇佣或
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