近年来，大模型Agent技术正在各行各业掀起变革浪潮，其中，医疗健康领域无疑是最具潜力也最受关注的应用场景之一。本文将聚焦于“Max: AI Health Companion”这一创新项目，深入探讨大模型Agent如何赋能家庭健康管理，提升患者体验。该项目由一个国际团队开发，旨在解决家庭护理中跟踪症状和药物方面的实际挑战，充分展现了大模型Agent在医疗领域应用的巨大潜力。 LangGraph：构
科幻剧集《黑镜》以其对未来科技的黑暗预见而闻名。在程序员圈子里，尤其是那些关注大模型和AI发展趋势的人，可能对《黑镜》第七季中的某集感触尤深，它预示了当程序员（人类大脑）被生成式AI取代时，我们的行业将会面临怎样的命运。本文将以这集《黑镜》为灵感，探讨AI对程序员职业的潜在影响，以及我们该如何应对。 生成式AI：程序员的救星还是末日？ 生成式AI的崛起无疑是近年来科技领域最令人瞩目的进展之一。从代
OpenAI的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）技术正以其独特的方式改变着AI的学习模式。传统的AI训练需要海量的数据，而强化微调仅需少量示例就能让AI学会推理，从而催生出更高效、更具针对性的专家AI。这项突破性的技术不仅降低了AI定制的门槛，更让AI在专业领域展现出超越大型模型的潜力，为各行各业带来了前所未有的机遇。 核心突破：强化微调（Reinforceme
在信息爆炸的时代，如何从海量的社交媒体数据中提取有价值的情报？ 想象一下，如果能够建立一个智能系统，不仅能抓取推特数据，还能回答诸如“美国科技行业对人工智能的趋势情绪如何？”这类复杂问题，这将为企业决策提供强大的数据支持。本文将深入探讨一个基于图结构的RAG（检索增强生成）的推特情报系统的构建过程，该系统能够高效地摄取推特数据，利用高级NLP技术进行数据增强，将其转换为知识图谱，并借助GPT-4o
多模态自主LLM Agent正以融合文本、图像和动作等多种数据源的方式，重塑人工智能的格局。与传统依赖单一数据类型的人工智能不同，这些先进的Agent集成了语言处理、计算机视觉和自主决策能力，从而能够有效地与复杂环境交互和导航。本文将深入探讨多模态自主LLM Agent的工作原理、面临的挑战以及未来的发展方向。 多模态Agent 的工作原理：感知的融合与增强 多模态Agent的核心在于其处理和组合
RAG（检索增强生成）系统作为一种变革性的大模型应用方案，正日益受到重视。它巧妙地融合了检索模型和生成模型的优势，旨在提升生成文本的质量和相关性。然而，传统的RAG系统在处理复杂知识和推理方面存在局限。本文将深入探讨传统RAG系统的瓶颈，并重点介绍微软研究院提出的GraphRAG——一种利用知识图谱增强检索能力的新型RAG框架，阐述其如何突破传统RAG的局限，为大模型在知识密集型任务中的应用开辟新
今年早些时候，一家中国公司 DeepSeek 声称以极低的成本复制了 ChatGPT 的性能，引起了广泛关注。这背后的秘密武器正是 模型蒸馏 技术。那么，如何在有限的资源下，训练出高性能的 领域特定AI 呢？本文将深入探讨如何运用 模型蒸馏 技术，将大型 语言模型 的强大能力提炼到更小、更高效的模型中，并以医疗领域的实践为例，展示其在实际应用中的巨大潜力。 模型蒸馏：化繁为简的AI炼金术 模型蒸馏
随着生成式 AI 的蓬勃发展，与 AI 模型有效沟通的能力日益重要。为了提升我在 Vertex AI 平台上驾驭大型语言模型 (LLM) 的能力，我深入学习了 Google 在 Coursera 上开设的 “Vertex AI 提示词设计” 课程。这篇文章将分享我通过该课程获得的关于 提示词工程 的关键见解和实践技能，希望能帮助更多开发者、数据科学家和 AI 爱好者解锁生成式 AI 的无限潜力。
随着大模型技术的飞速发展，用户获取信息的方式正在经历一场变革。越来越多的人不再依赖传统的搜索引擎，而是直接转向ChatGPT、Claude、Perplexity等AI工具寻求答案。这意味着，如果你的品牌和内容没有出现在这些AI工具的回答中，你将错失巨大的流量和潜在客户。因此，理解和应用 LLM SEO（大型语言模型搜索引擎优化）策略，对于未来的线上营销至关重要。 什么是LLM SEO？ LLM S
从最初的奖励信号到大规模的语言对齐，本文讲述了人类反馈强化学习 (RLHF) 如何演变为现代人工智能的基石，塑造了 ChatGPT 等模型，并影响着更广泛的 AI 领域。RLHF并非凭空出现，它的发展是一部进化史，建立在强化学习 (RL)、偏好学习以及经济学、哲学和最优控制等不同领域的思想融合之上。了解这段历史轨迹，对于理解 RLHF 当前的方法论、其成功之处以及在对齐大型语言模型 (LLM) 方
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