人工智能（AI）的飞速发展彻底改变了强大AI工具的开发、分发和使用方式。其中，“开放性”是一个被频繁提及但常常被误解的概念，尤其是在大型AI模型的训练参数方面。由此产生的语义雷区，充斥着“开放权重”、“开源”和“源代码可用”等术语，给开发者、企业和公众带来了极大的困惑。为了有效驾驭这一复杂的格局，至关重要的是要剖析这些术语，强调它们之间的关键区别，并理解各种授权策略背后的动机。同样重要的是要对AI
近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，大模型（LLM）技术的崛起更是为AI Agent的落地应用开辟了广阔的前景。AI Agent凭借其在语言理解、逻辑推理、模式识别等方面的卓越能力，正逐步渗透到各行各业，深刻影响着人类的未来。本文将深入探讨AI Agent的定义、实现技术，以及在工具链、MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent to Agent）等关键技术上的应用，同时着重分析安全风险及
生成式AI正以惊人的速度渗透到各个领域，从代码生成到对话式代理，其背后驱动力源于强大的基础设施。对于任何具备可扩展性和可行性的大语言模型（LLM）而言，支撑它的基础设施不仅需要强大，更需要具备预测性。在人工智能的新时代，如何分配GPU已经不再仅仅是运营层面的问题，而是关乎战略差异化的核心要素。本文将探讨如何利用预测智能，构建基于数据的LLM基础设施规划蓝图，优化GPU效率，并最终实现经济高效的AI
Semantic Kernel 框架是构建基于大型语言模型（LLM）应用的强大引擎。它通过核心的 Kernel 组件，提供服务和插件的管理、配置和编排，极大地简化了 AI 代理的开发流程。本文将深入解析 Semantic Kernel 的工作流，探讨其核心机制，并展示如何利用其优势构建高效、可靠的 AI 应用。 Kernel：AI 应用的中央枢纽 Kernel 是 Semantic Kernel
AGI 安全敲响警钟：Capybara Security 与 The Forge 的 X 线程引发关注
大模型技术的飞速发展在各个领域都展现出颠覆性的潜力，但同时也带来了前所未有的安全挑战。近日，Capybara Security 与 The Forge 通过 X 平台 (原 Twitter) 上的一系列线程，引发了关于 AGI 安全（AGI Safety）的广泛关注。 这些讨论不仅凸显了现有 AGI 安全机制的局限性，更呼吁行业同仁共同探索更加稳健和负责任的 AGI 开发路径。本文将深入剖析 Ca
大语言模型（LLM）的能力日益强大，我们在与其互动时，经常会体验到一种奇特的现象：涌现行为。这些并非模型错误或幻觉，而是指模型在没有经过额外训练、微调或提示语改写的情况下，表现出超出预期、甚至是令人惊叹的能力。这种现象引发了人们对于人工智能是否具备意识的思考，但更重要的是，它揭示了人类如何与这些看似智能的系统建立联系。本文将深入探讨大模型中的涌现行为，分析其背后的机制，并探讨其在用户体验设计中的重
想象一下，你的手机不再只是一个连接互联网的工具，而是一个真正拥有人工智能的强大设备。不再依赖于科技巨头的云端服务器，而是在你的Android设备上私密运行强大的大模型。这不仅仅是未来的愿景，而是一个正在实现的现实。本文将带你探索如何在你的Android手机上，即使是旧款的华为手机，运行AI大模型，让你的“智能”手机变得更智能。 告别云端依赖，拥抱本地AI 传统的AI应用通常需要连接到云端服务器才能
在人工智能（AI）浪潮席卷全球的2025年，各大科技巨头纷纷亮剑，从Google I/O到Microsoft Build，再到OpenAI和Anthropic的新模型发布，人工智能领域的竞争日趋白热化。本文将深入剖析这些关键事件和技术突破，探讨AI Agent、AI模型的演进，以及AI应用在各行各业的落地情况，并对AI安全、人才缺口等挑战提出思考，展望人工智能驱动的未来。 Google I/O 2
Agentic AI（自主智能）正在迅速改变人工智能的格局，它不仅仅是被动地响应查询，而是能够推理、计划并采取行动以实现复杂的目标。要构建有效的 Agentic AI 系统，理解其基本设计模式至关重要。本文将深入探讨七种关键设计模式，这些模式正在改变我们构建 AI 智能体 的方式，从简单的反应式系统到复杂的 多智能体 协作。 什么是 Agentic AI？ 与传统 AI 系统简单地处理输入并生成输
大型语言模型 (LLM) 的强大之处在于它们能够理解并生成人类语言。但这些模型并非直接处理文字，而是通过一个关键步骤——Tokenization（分词），将原始文本转化为机器能够理解的数字符号。正如我们上一篇文章中提到的，LLM需要在大规模互联网数据上进行预训练。而Tokenization 就如同连接人类语言和机器理解的桥梁，是LLM预训练流程中至关重要的一环。本文将深入探讨 Tokenizati
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