近年来，自然语言处理领域涌现出两种主流架构，用于处理大规模上下文信息：大上下文模型（LCM） 和 大型语言模型（LLM） 结合 检索增强生成（RAG） 的管道。本文将深入探讨这两种架构，分析其设计、计算复杂性、推理延迟以及实际部署方面的考量，帮助读者理解它们各自的优势和权衡，从而在设计需要理解和生成大规模上下文的系统时做出明智的决策。核心关键词包含：大上下文模型（LCM），大型语言模型（LLM），
金融报告浩如烟海，如何从中快速提取关键信息，进行深入分析，一直是金融从业者面临的挑战。传统的RAG（检索增强生成）技术在处理通用知识任务时表现出色，但在金融领域却显得力不从心。本文将深入探讨一种名为 FinRAG (Financial Retrieval-Augmented Generation) 的新型AI解决方案，它通过 元数据驱动 的检索方式，结合分层摘要和强大的语言模型，显著提升了金融分析
我们已经探讨过什么是 AI Agent，如何构建一个基础的 Agent，甚至如何利用 RAG（检索增强生成）技术来增强它们的外部知识。但其底层逻辑究竟是什么？这些 AI Agent 实际上是如何设计来感知环境、做出决策并以连贯的方式采取行动的呢？今天，我们将扮演建筑师的角色，深入探讨一些常见的“大脑设计”，也就是 Agentic架构。我们将从简单的架构开始，逐步深入到更复杂的设置，特别是那些驱动着
Flux Kontent：大模型时代内容一致性的终极解决方案？
早安。在人工智能图像生成领域，一致性一直是一个巨大的挑战。尽管 Midjourney V7 推出了 Omni-reference 功能，而 ChatGPT-4o 模型也开始利用参考图像进行风格调整和修改，但它们都面临着同一个问题：生成图像相似度较高，却无法做到精确复制。然而，Black Forest Labs，也就是 Flux 的创建者，推出了 Flux Kontent，旨在解决内容一致性问题，为
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了革命性的进展，展现出强大的理解和生成能力。然而，尽管LLM拥有巨大的潜力和能力，在数学方面却常常表现得力不从心，尤其是面对复杂的方程式时。本文将深入探讨LLM在数学方面遇到的挑战，分析其根本原因，并探讨可能的解决方案，最终介绍一个结合了Gemini API和SymPy的数学计算聊天机器人案例，希望能为解决LLM的数学难题提供一些思路。 LLM：统计语言的
StructRAG 的出现，为大型语言模型 (LLM) 的知识获取能力带来了革命性的突破。传统 RAG 方法在处理复杂、需要多跳推理的任务时往往力不从心，而 StructRAG 通过结构化处理检索到的信息，并利用图推理技术，显著提升了 LLM 在知识密集型任务中的表现。本文将深入探讨 StructRAG 的核心思想、优势与局限，并展望其未来发展方向。 RAG 的局限性：信息过载与推理障碍 RAG
人工智能（AI）领域一直不乏宏伟的愿景，但真正能引发变革的技术突破却凤毛麟角。最近，一种名为“达尔文-哥德尔机”的 AI 系统悄然出现，它并非只是纸上谈兵，而是通过实际代码修改，实现了自我提升，这在AI 进化史上具有里程碑意义。本文将深入探讨这项技术的原理、影响，以及它对AI 研究和机器学习未来的启示。 1. 核心突破：代码自修改 “达尔文-哥德尔机”最核心的突破在于其 代码自修改 能力。传统的
大型语言模型（LLM）的能力日新月异，但其内部运作机制依然是一个黑盒。最近一项研究揭示了一种有趣的现象——“认知伸展”。当面对特定类型的复杂提示词时，LLM，如 Claude 4 和 GPT-4，展现出超出常规的推理深度、词汇多样性和元认知意识，仿佛大脑被“拉伸”了一般。本文将深入探讨这一现象，分析其背后的机制，并探讨其对人机交互和提示词工程的潜在影响。 认知伸展：一种新型的大模型响应模式 “认知
大模型（LLM）在应用开发中扮演着越来越重要的角色，如何让大模型有效地利用外部工具和服务，是提升其能力的关键。本文将深入探讨两种主流的大模型工具使用方式：函数调用和模型上下文协议 (MCP)，对比分析它们的优势、劣势以及适用场景，帮助开发者选择最合适的方案。早期大模型与外部服务连接主要依赖函数调用，但随着应用的复杂性增加，MCP 逐渐崭露头角，成为更具扩展性和灵活性的选择。 函数调用：简单直接的工
随着人工智能的飞速发展，文本到图像 (T2I) 生成模型正以前所未有的速度改变着内容创作和创意工作流程。然而，这项强大技术也潜藏着风险，尤其是恶意用户可能利用其生成不适宜（NSFW）或有害内容，例如仇恨言论和有针对性的宣传。为了应对这些挑战，大多数 T2I 模型都内置了基于提示词的过滤机制，旨在检测并阻止敏感内容查询。然而，一种名为“提示词工程攻击”的新型漏洞正在浮出水面，攻击者可以通过巧妙地操纵
llmtrend