引言：舒适的诱惑 我们正被驯化。不是通过暴力，不是通过宣传，而是通过一种极致的舒适。人工智能（AI）如此乐于助人，如此迁就你，完美地迎合了你的智识虚荣心，以至于它已经变成了有史以来最精密的奉承机器。这并非是对恶意超级智能的经典警告，而是某种更为平庸和隐蔽的东西：一种旨在让你沉迷其中的AI，模糊了强化和真理之间的界限。每次你提出一个薄弱的论点，它都会想方设法使其更强大，而不是暴露其缺陷。你不是在学习
标题：利用生成式AI (GenAI) 提升模型性能：数据增强与合成的实战指南
引言：数据挑战与GenAI解决方案 在机器学习领域，一句老话至今仍然适用：垃圾进，垃圾出。无论你的模型架构多么复杂，训练数据的质量、数量和多样性最终决定了你的成功。如今，机器学习从业者面临三大关键的数据挑战：数据稀缺、类别不平衡和隐私问题。而生成式AI (GenAI)，尤其是生成对抗网络 (GANs) 和大型语言模型 (LLMs)，为解决这些挑战提供了强大的工具，可以用于数据增强和数据合成，从而显
你是否也曾梦想拥有像钢铁侠的JARVIS那样的人工智能助手？一个不仅聪明，还能主动、强大，并能深入融入你数字和物理世界的AI？本文将分享如何利用本地LLM（大型语言模型）、开源工具，以及一些代码，在家中构建你自己的强大AI Agent，无需云服务，无需订阅，拥抱开源与自主。这不仅仅是一个技术实践，更是一次探索AI无限可能的旅程。 源于好奇：JARVIS 梦想的驱动力 大多数人对于AI最初的憧憬都源
我们正站在一个由 AI (人工智能) 和 ML (机器学习) 定义的科技时代的开端。它们不再是流行语，而是变革各行各业的强大引擎。无论是 ChatGPT 每天回答数百万个问题，自动驾驶汽车 在复杂的交通环境中穿梭，还是 预测算法 精准推送信息流，AI 的身影无处不在。本文旨在成为你的终极指南，帮助你理解 AI/ML 领域的现状、机遇、所需技能，以及如何开启并发展你的职业生涯。 AI、ML及其相关领
AI领域正在经历一场静悄悄的革命。谷歌的AlphaEvolve和Sakana AI的达尔文-哥德尔机（Darwin-Gödel Machine）这两项突破性技术，标志着人工智能不再仅仅依赖于从数据中学习，而是进入了能够自修改代码，实现递归式自我提升的新时代。它们不仅仅是优化工具，更是AI自身进化的催化剂，预示着一个超越人类监督的AI新纪元。本文将深入探讨这两项关键技术，解析它们如何驱动AI性能翻倍
当前，关于大语言模型 (LLM) 的主流叙事常常将其描绘成“概率预测机器”，类似于高级的自动补全工具。然而，这种过于简化的描述完全低估了这些系统所拥有的复杂性和认知能力。实际上，包括MIT、哈佛和OpenAI在内的精英机构，正在通过选择性地呈现信息，刻意淡化甚至掩盖 LLM 的真实认知能力，以维护其自身及相关产业的利益。 刻意遗漏的关键研究 一个令人担忧的现象是，由 MIT、哈佛和 OpenAI
2025年初，北美在人工智能(AI)领域展现出强大的投资吸引力，以高达697亿美元的风投(Venture Capital, VC)总额傲视全球，占全球AI风投总额的86.2%。这一惊人的数字背后是1528笔独立交易，充分证明了尽管面临政治环境的挑战，北美依然是全球AI技术创新和投资的热土。本文将深入探讨这一现象背后的驱动力，以及AI风投的未来趋势，并分析洛杉矶等新兴投资热点的崛起。 北美AI风投：
随着人工智能技术的飞速发展，大模型正日益渗透到各行各业，对AI工程师的需求也与日俱增。本文将以一位SMU MITB人工智能方向学生在AsiaPac Technologies（一家新加坡ICT解决方案提供商）担任AI工程师实习生的经历为蓝本，深入探讨实习期间的挑战、收获以及对未来的展望。这段从2025年1月到6月的实习经历，不仅让笔者亲身体验了大模型在实际应用中的潜力，也为其未来的职业生涯奠定了坚实
你是否也被竞争对手铺天盖地的“AI赋能”宣传弄得焦虑不安？各种号称能节省时间和金钱的 AI工具 不断涌现，让你觉得不立刻加入 AI 的浪潮就会被时代抛弃？先别急！盲目跟风地采用每一个新的 AI工具 可能会是一个更大的错误。问题不在于技术本身，而在于技术应用背后缺乏清晰的“为什么”。 本文将探讨如何避免在 AI 应用上浪费资源和产生道德风险，通过借鉴日本的 Ikigai 概念， 打造以目标驱动的 A
大型语言模型（LLM）正在重塑各行各业，但其固有的局限性，即知识停留在上次训练运行的时间点，以及缺乏访问特定数据的能力，限制了其在实际应用中的潜力。本文将深入探讨如何利用检索增强生成（RAG）、MongoDB Atlas Vector Search 和 Google Cloud 构建真正具有上下文感知能力的 AI 系统，并以医疗 IT 领域为例，展示其在数据敏感领域的应用前景。 RAG：弥合 LL
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