大语言模型 (LLM) 正在不断突破人工智能的边界，尤其是在数学等复杂的推理任务中。然而，要实现这一突破，需要海量的训练数据。随着计算资源的持续扩展，高质量、人工生成的数据的可用性正日益成为一个重要的瓶颈。本文将深入探讨自我奖励训练 (SRT) 的概念，这是一种新型的训练方法，允许 LLM 在无需过多人工干预的情况下，通过多数投票机制进行自我改进，但同时也要警惕其潜在的风险。 数据瓶颈与传统 LL
人工智能（AI）领域正经历一场深刻的变革，各种新兴技术和理念层出不穷。其中，JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture)、生成式AI (Generative AI) 和 Agentic AI 三种范式，正以各自独特的优势和视角，角逐着AI的未来。本文将以一场虚拟的炉边夜话为载体，深入探讨这三种AI哲学的核心理念、优缺点以及潜在的发展方向。 1. JE
随着大模型（LLM）技术的日渐成熟，构建人工智能（AI）应用，如聊天机器人、智能搜索工具和虚拟助手，变得越来越普及。然而，LLM的世界既令人兴奋，也充满挑战。幸运的是，像 Vertex AI Agent Builder、Google AI Studio、LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI 和 Vellum 这样的框架正在简化开发流程，使得构建AI应用变得更加
引言： 大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异，不再是被动接受人类信息的工具，而是开始主动挑战自身，验证答案，提炼知识，并通过自我训练不断进化。本文将探讨LLM如何通过诸如思维链 (Chain of Thought, CoT)、自我奖励 (Self-rewarding) 和 元判断 (Meta-judging) 等尖端技术，实现前所未有的精确度和推理深度，最终超越人类推理能力。 一、从“系统1”
近年来，大模型技术飞速发展，各类AI模型层出不穷。然而，在光鲜的营销宣传和优异的基准测试成绩背后，隐藏着许多不为人知的秘密。本文将深度剖析最近备受关注的 Qwen 3 大模型，揭示其内部的“中国策略”以及潜在的 AI审查 问题，呼吁人们在享受AI便利的同时，保持警惕，理性看待 AI风险。 Qwen 3：营销面纱下的真实面貌 Qwen 3 的发布无疑吸引了大量关注。各种宣传铺天盖地，声称其在多项基准
在AI项目开发中，很多人都会陷入“过度设计”的陷阱。本文将探讨为何采用Scrappy（凑合、快速迭代）的方法往往才是明智之举，尤其是在快速发展的AI领域。我们将深入分析过度设计的弊端，阐述Scrappy策略的优势，并提供一些实用的技巧，帮助你摆脱完美主义的束缚，拥抱MVP，快速交付价值，在AI浪潮中赢得先机。 过度设计的陷阱：AI项目夭折的常见原因 很多AI项目都死在了设计阶段。一个充满前景的想法
人工智能领域正经历一场深刻的变革，而这场变革的核心驱动力之一便是大语言模型 (LLM)。从 ChatGPT 惊艳的对话能力，到各行业纷纷涌现的 LLM 应用，LLM 的影响力正迅速扩大。本文将深入探讨 LLM 的工作原理，剖析开放模型与闭源模型的差异，并介绍私有化部署 LLM 方案，帮助读者全面了解这项颠覆性技术。 大语言模型 (LLM) 简介：定义与核心能力 大语言模型 (LLM) 是一种基于深
近年来，大型语言模型（LLM）席卷了人工智能领域。它们能撰写文章、回答问题、总结文档，甚至可以辅助编程。而现在，新一轮的 AI 创新浪潮正在兴起—— AI Agent。与一次只能回复一个问题的简单聊天机器人不同，AI Agent 能够思考问题、采取行动、使用工具并完成复杂的任务，而且通常无需太多人工干预。它们更像是数字助理，能够计划、推理，甚至与其他 Agent 协作来完成工作。本文将带你入门 L
近年来，GenAI (生成式人工智能) 技术以前所未有的速度发展，并逐渐渗透到各个行业。传统的流程设计往往以数据或代码为中心，而以 Prompt（提示词） 为先的 GenAI 流程 则将流程的起点聚焦于用户意图。本文将深入探讨如何构建以 GenAI 为先的流程，从提示词的设计到最终的生产落地，并分析其关键组成部分与优势。 Prompt-First 的重要性 传统流程设计通常从编写 SQL 查询语句
随着LLM（大型语言模型）技术的飞速发展，内容创作者面临着前所未有的挑战。如何确保你精心创作的作品不被AI引擎“无意”利用？在LLM主导的时代，内容保护变得尤为重要。本文将深入探讨在人工智能时代，如何通过技术手段、法律武器和平台合作，全方位保护你的创意内容，让你的作品免受AI侵权的威胁。 理解LLM的挑战：版权的边界 LLM（大型语言模型）如OpenAI的GPT-4、Google的Gemini和A
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