随着大模型技术的飞速发展，Chatbot已经渗透到我们生活的方方面面。从智能客服到内容创作，各种各样的Chatbot层出不穷，如ChatGPT、Claude、Gemini和Meta AI等。面对如此众多的选择，我们不禁会问：这些Chatbot之间有什么区别？它们各自擅长什么？有没有一个统一的标准来衡量它们的优劣？答案是肯定的，这就是Benchmark指标。本文将深入探讨评估Chatbot性能的六大
在人工智能日益渗透的时代，AI金融顾问正迅速从概念走向现实。本文将深入探讨如何利用包括 DeepSeekr1-7b, Gemini 2.5 Flash, Claude 4, OpenAI’s GPT-4o-mini, 和 Mistral 在内的一系列先进大语言模型（LLM），为客户提供个性化的理财建议。通过一个具体的财务规划案例——一位30岁、年收入7万美元、拥有2万美元存款但背负1万美元信用卡债
在全球人工智能的浪潮中，Sarvam AI正悄然引领着一场变革，一场旨在构建真正属于印度的主权人工智能（Sovereign AI）的静默革命。如果说人工智能是新的电力，那么印度必须构建自己的电网。Sarvam AI正是怀揣着这一信念，致力于为14亿印度人民打造能够理解并服务于他们自身语言和文化的人工智能。 全球AI格局与印度的机遇 长期以来，全球人工智能领域的聚光灯都集中在美国和中国。OpenAI
在构建基于大模型技术的智能体（AI Agent）时，从各种文档中提取信息是至关重要的一步。如果把 AI Agent 比作一个智能助手，那么能够高效、准确地从网页 (HTML)、研究论文 (PDF, TeX)、电子表格 (Excel) 等不同来源提取文本信息，就如同赋予了它阅读理解和信息整合能力。而 MarkItDown，正是这样一个能将各种文件格式转化为 Markdown 文本的 Python 库
通用AI助手的未来正加速到来。从 AlphaGo 的惊艳亮相，到如今 Gemini 2.5 Pro 向世界模型的演进，Google DeepMind 一直走在人工智能的最前沿。他们并非仅仅在优化现有助手，而是在重新构想数字时代的智能形态。DeepMind 正在打造一个能够感知、计划并在现实世界中实时行动的通用AI助手，一个连接智能眼镜、智能手机和笔记本电脑等设备的生态系统核心。 一、通用AI助手：
人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度发展，而工具调用 (Tool Calling) 与函数调用 (Function Calling) 正是驱动这场变革的关键技术。本文将深入浅出地介绍这两个核心概念，揭示它们如何赋予 AI 超能力，使其能够超越自身局限，与现实世界进行互动，从而更好地为我们服务。 为什么我们需要工具调用 (Tool Calling)? 大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGP
当今时代，大型语言模型 (LLM) 已经让机器能够流畅地写作、编写代码，甚至回答复杂的问题。然而，它们常常在更基础的层面上遭遇瓶颈：真正的理解。LLM 擅长模仿和预测，但它们是否真正具备理解能力？答案可能是否定的。因此，一种新的 AI 模型正在崭露头角，它就是大型概念模型 (LCM)。LCM 不仅仅生成文本，更重要的是，它们能够操纵意义，进行推理，并构建完整的世界。本文将深入探讨 LCM 的概念、
首段： 大语言模型 (LLM) 的功能拓展，特别是通过 函数调用 机制连接外部代码，已成为提升 LLM 实用性的关键技术。本文深入探讨如何使用本地部署的 llama.cpp，为 LLM 设计并集成 自定义函数。我们将详细解释 函数调用 的本质，阐述其在本地开发中的巨大价值，并提供构建适用于各种本地函数的解决方案（如数据库查询、文件处理、数学运算等）。通过结合实际案例与可复用的 Python 代码示
随着生成式 AI 技术的日益成熟，我们对它在语言、领域和用户意图方面的智能化需求呈指数级增长。构建能够有效应对这些复杂需求的 AI 系统，成为一个关键挑战。本文将深入探讨如何利用 LanguageRouterGPT，一种受路由器启发的架构模式，将 GPT 实例编排为模块化服务，构建可扩展、可维护且多语言支持的 AI 系统。这个架构的灵感来自于我最初对多语言路由的实验，最终演变为一个解决 M2M (
大语言模型（LLM）在飞速发展的同时，也面临着一个严峻的挑战：幻觉。本文将深入探讨LLM“幻觉”现象，剖析其根源，并介绍目前主流的“truth-grounding”策略，旨在为开发者和研究者提供一份实用的LLM真相指南，共同探索如何打造更值得信赖的AI系统。 什么是LLM幻觉？ LLM幻觉，指的是大型语言模型在生成内容时，看似自信满满地输出不真实、不准确甚至完全捏造的信息。这种“一本正经地胡说八道
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