生成式 AI 正在重塑各个行业，开发者可以构建能够生成文本、执行函数调用和分析视频内容的智能应用。为了加深我在生成式 AI 领域的专业知识，我完成了 Google Cloud 的挑战实验室：使用 Vertex AI 中的 Gemini API 探索生成式 AI——这是一项旨在测试 AI 在实际应用中的动手实践，无需逐步指导。在本文中，我将分享我如何利用 Vertex AI 平台的 Gemini A
在追求提升大模型响应质量的道路上，我们常常面临需要大量数据和高昂计算成本的额外训练。本文将深入探讨两种无需额外训练即可显著提升AI模型响应质量的创新方法：双重思维（Two Minds）和动态温度控制（Dynamic Temperature Control）。这两种方法着眼于现有模型的潜力挖掘，通过巧妙的机制设计，在不改变模型架构和训练过程的前提下，显著提升其输出质量，尤其是在处理复杂任务和追求更高
在快速发展的语音AI领域，以声音为先导的体验正成为新的前沿。从虚拟助手到客户支持机器人，再到辅助工具，用户期望的是快速、个性化和情感智能的语音交互。本文将深入探讨一种先进的语音AI系统架构，该架构专为实时、响应迅速且具有上下文感知能力的语音对话而设计，所有这些都在持久的WebSocket连接上运行。我们将探索其模块化组件、自适应响应机制以及用户角色驱动的定制，这些共同提供了无缝、类人的语音交互体验
2025年，人工智能（AI）不再是遥远的未来，而是真真切切地改变着软件开发、产品构建以及商业运营的方方面面。无论你是一名后端开发、前端工程师，还是DevOps专家，转型成为一名AI工程师将是你2025年最明智的职业选择之一。尤其是像GPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）的爆炸式增长，使得能够部署、微调并围绕这些强大模型构建应用程序的工程师的需求变得空前迫切。本文将为你推荐1
引言 设想一下，当你学习新的课程或面对挑战性的概念时，身边始终有一位虚拟学习伙伴，随时为你答疑解惑、总结课程要点、或者进行知识点测验。这不再是遥远的未来设想，而是借助 Udemy AI助手 已经实现的现实。这款AI助手基于先进的人工智能技术，正积极地帮助全球各地的学习者，引导他们一步一个脚印地完成技能提升之旅，使学习过程更加流畅、快捷和个性化。而这一切智能、相关性强的辅助功能背后，都依赖于一个至关
LLMOps，即大语言模型运维，正成为大模型技术应用的关键。本文将深入探讨 LLMOps 的定义、优势、挑战，以及它在开发者和架构师视角下的不同侧重点，并结合实际案例，阐述 LLMOps 如何助力企业在 LLM （Large Language Model，大型语言模型） 时代取得成功。 LLMOps 的崛起与定义 随着 GPT、LLaMA、Claude、Mistral 等大型语言模型的飞速发展，L
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。 Agentic
我们已经习惯了对人工智能（AI）保持礼貌，但这种看似无伤大雅的行为，实际上却隐藏着巨大的成本。从百万美元的账单到日益增长的碳足迹，再到对AI效率的影响，本文将深入探讨对AI保持礼貌的真实代价，以及如何在prompt工程中权衡礼貌与效率，最终实现与AI的最佳互动。 “请”与“谢”：人类的惯性与AI的理解 长期以来，我们与工具的互动方式是直接且功利的。锤子只是力量的延伸，螺丝钉则是默默无闻的连接者。然
在当今信息爆炸的时代，如何高效地学习新知识并将其快速应用于实际工作中，成为了每个人的重要课题。大模型技术的出现，无疑为我们提供了强大的助力。本文将基于数据分析师的经验，深入探讨三款顶尖的AI工具：Gemini 2.5 Pro Deep Research、NotebookLM和Phind，它们如何革新我们的学习方式，从被动阅读到主动、可视化、实践性的知识参与。 Gemini 2.5 Pro Deep
屏幕正在成为一种束缚，我们正加速迈向一个无屏幕的未来。在人工智能浪潮下，语音交互被视为下一代人机交互的核心。OpenAI收购Johnny Ive的AI设备初创公司“IO”，更被解读为这一趋势的有力佐证。但对于Uber这类依赖地图的应用程序而言，如何在无屏幕的环境下实现导航？这引发了我们对大模型时代导航方式的深入思考：语音、地图和AR，哪种方式才是未来导航的最佳解决方案？Zephr正在探索这些可能性
llmtrend