在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人力资源（HR）部门面临着前所未有的挑战和机遇。他们不仅要高效地管理员工信息，更需要从海量数据中挖掘有价值的洞察，从而驱动更明智的决策。然而，传统HR工作常常受到繁琐的手动流程、复杂的数据分析以及技术门槛的限制。为了解决这些痛点，一款基于大模型技术的智能HR助手应运而生，它能够利用自然语言处理（NLP）技术，极大地提升HR的工作效率和决策质量。本文将深入探讨这种智能
AI正以前所未有的速度改变着软件开发的面貌，它将开发者从繁琐的语法工作中解放出来，让他们能够专注于更具意义的问题解决，并以清晰的意图驱动开发。Vibe Coding，由Andrej Karpathy提出的一个概念，强调将AI生成的代码与周密的上下文、明确的目的和深刻的问题理解相结合，而不是盲目地依赖AI自动生成。这种方法不仅帮助经验丰富的开发者摆脱了重复性的“忙碌工作”，更赋予了初学者以清晰的方向
模型上下文协议 (MCP) 正在成为构建具备强大上下文感知能力的大型语言模型 (LLM) 应用的重要基石。上一篇文章中我介绍了MCP，它让我深深着迷，因此我决定深入了解其背后的架构。当然，我提到过 MCP 主机 (Host)、客户端 (Client) 和服务器 (Server)，但 MCP 比这更复杂。它建立在许多其他组件和概念之上，这些组件都值得了解。理解这些概念，才能更好地构建类似系统。比如，
在 Kubernetes 上运行 AI 和机器学习工作负载，因其能够灵活应对波动的资源需求、确保跨环境的可移植性（保证配置和依赖项的一致性）以及支持分布式训练（提供更高的容错能力和大幅缩短训练时间）等诸多优势，已成为一种理想选择。本文旨在提供一个快速、便捷的 Kubernetes 集群搭建方案，通过必要的集群配置，实现 GPU 加速工作负载的运行和扩展，免去复杂组件的配置工作。我们将聚焦于在 K3
GenAI 作为一种新兴的人工智能技术，正在推动 AI 模型能力的飞速发展。在 GenAI 的生态系统中，Model Context Protocol (MCP) 扮演着至关重要的角色。它是一种专门为 AI 应用设计的通信协议，通过使 AI 模型能够感知并理解其运行环境的上下文，极大地提高了 AI 应用的效率和准确性。本文将深入探讨 MCP 的概念、工作原理，以及它如何在实际应用中赋能 GenAI
在云环境中部署大型语言模型（LLM）的过程中，除了关注模型本身的准确率、延迟和集成之外，一个常常被忽视却影响巨大的问题逐渐浮出水面——Token膨胀。本文将深入探讨Token膨胀的成因、影响，以及如何通过一系列策略有效控制，构建快速、经济且可预测的LLM应用。 什么是 Token 膨胀？ 大型语言模型以 Token 为单位进行处理，而非传统的字符或单词。一个简单的句子，根据不同的 Tokenize
2023年，“AI”几乎等同于ChatGPT。但展望2025年，人工智能领域已呈现出百花齐放的景象。LLM (大型语言模型) 虽然点燃了这场AI革命的火花，但我们现在已身处一个专业化AI模型的时代，每种模型都拥有其独特的“超能力”。然而，在很多时候，人们仍然习惯性地将它们统称为“LLM”。本文将带你深入了解这8种强大的AI模型类型，及其各自的设计目标与应用场景，助你摆脱对LLM的固有认知，拥抱更广
当今社会，关于人工智能 (AI) 的讨论甚嚣尘上，尤其是 大模型 (LLM) 的崛起，引发了人们对于未来就业的广泛焦虑。“AI 不会取代你的工作，掌握 AI 的人会” 这样的论调，似乎旨在消除恐惧，鼓励拥抱新技术。然而，这真的是全部真相吗？本文将深入剖析这种论调背后的潜在问题，揭示其可能存在的 “煤气灯效应”，并探讨我们在 AI 时代 下，如何更理性地看待技术变革与个体发展。 “AI 工具论”的诱
人工智能（AI）以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，从工作场所到社会交往，无一幸免。我们不断听到关于AI如何解放人类潜力、解决棘手问题、以及开启繁荣时代的乐观叙事。然而，这些看似美好的前景背后，是否隐藏着一种微妙而危险的“煤气灯效应”？ 本文将深入探讨大模型（LLM）的崛起，以及围绕其展开的种种叙事，试图揭示这些叙事如何塑造我们对AI的认知，以及我们是否正在被操控，以接受一个被美化的、不完整的A
在大模型技术如 OpenAI、Google Gemini、Claude 等日新月异的今天，许多开发者一头扎进代码的世界，却忽略了一个至关重要的因素：Prompt。本文将深入探讨 Prompt 的重要性，揭示如何通过精心设计 Prompt，充分释放 AI 模型的潜力，打造真正强大的 AI 应用。掌握 Prompt Engineering，可以有效避免错误，而不需要改动代码。 1. Prompt 的定
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