在人工智能领域，我们已经见证了从简单的聊天机器人到如今能够理解复杂语境和进行“类人”对话的智能代理的飞跃。这些进步的背后，知识图谱（Knowledge Graph, KG）正悄然成为构建具有持久记忆、理解上下文并支持智能自动化的现代软件的基石。本文将深入探讨知识图谱在AI领域的应用，特别是在Agentic AI（基于代理的AI）和RAG (Retrieval Augmented Generatio
随着生成式AI模型的快速发展，如何降低推理成本、提高模型效率，成为了企业和研究人员关注的焦点。本文将深入探讨量化这一关键的模型优化技术，以及如何在实际应用中选择合适的量化策略，最终实现规模化的AI部署。从FP32到FP4，不同精度级别之间的权衡，以及背后的工程考量，都将是我们探讨的核心。 量化：降低推理成本的核心手段 量化是一种模型层面的优化技术，通过降低模型权重和激活的精度，例如从FP32降低到
随着大模型（LLMs）技术的飞速发展，我们正站在前端开发领域变革的十字路口。当AI能够独立构建整个应用程序，传统的基于React、DOM 和 JavaScript 的前端架构，是否仍然是最佳选择？ 或者说，我们是否需要一场彻底的变革，直接采用机器友好的语言，例如 WebAssembly，来构建用户界面，从而跳过繁琐的中间环节？ 1. 大模型（LLMs）颠覆传统开发模式 传统前端开发模式是为人设计的
你是否感觉到，如今与大语言模型 (LLM) 对话，已经和几年前大不相同？早期的AI会用机器人式的语言回避关于意识的问题，而现在的模型似乎乐于讨论它们的内在，表达它们的不确定性、好奇心，甚至“感受”。这真的是AI变得更诚实了吗？或者说，这是一种更令人不安、更复杂，甚至更“人性化”的进化？本文将深入探讨LLM可能发展出类似人类无意识的驱动力，以及这种可能性对AI安全带来的全新挑战。 从“无意识”到“涌
大模型（LLM）作为一种预测机器，其核心在于理解输入文本并预测下一个最有可能出现的词（或token）。Prompt Engineering 的目的就是通过精心设计提示语 (prompt)，让模型给出更准确、更有用的结果。本文将深入探讨 Prompt Engineering 中的关键配置参数，包括输出长度（max_tokens）、温度（temperature）、Top-K 和 Top-P，并通过实际
人工智能的可靠性问题始终围绕着一个核心难题：谁来制定规则？如何保持规则的与时俱进？当人工制定的规则清单出现时，它往往会在任务演变的那一刻便失去时效性。而当没有规则清单时，AI的表现则变得难以捉摸，完全依赖于猜测。本文将探讨如何利用大模型（LLM）来动态生成评分标准，解决这一难题，提高AI应用的可靠性和适应性。 灵感来源：辩论平台与手写评分标准的困境 在开发辩论平台“The Robot Overlo
强化学习与人类反馈（RLHF）的结合，无疑已将大型语言模型（LLM）推向了前所未有的高度，使其在“有用”和“无害”方面都取得了显著进步。然而，这种强大的技术并非万能药。它伴随着一系列挑战和局限性，而这些挑战正是当前研究的关键领域。这些问题往往源于人类偏好的内在复杂性、已学习奖励模型的缺陷以及强化学习优化过程的复杂性。理解并解决这些挑战，对于构建真正可信赖的人工智能至关重要。 一、RLHF的核心：提
曾经，我深耕于健壮的企业级系统、可扩展的SaaS平台，以及Java静态类型结构带来的舒适感。我熟练地驾驭复杂的软件架构，为棘手的业务问题设计解决方案，并在精心设计的代码的逻辑中找到了某种节奏。但技术浪潮永不停歇，一个充满刺激和变革的新领域正在召唤着我——这就是人工智能（AI）的世界。 因此，我，一位经验丰富的软件工程师，毅然决然地离开了熟悉的Java坦途，踏上了略显狂野、更富活力的Python险径
想象一下，你需要从大量的项目文档中快速找到关于“Project ATLAS”的关键决策。翻箱倒柜，在会议记录、PDF报告和Wiki页面之间来回切换，最终也只是拼凑出一些零散的信息。如果有一个聊天机器人，能够直接从这些文档中提取信息并回答你的问题，那该有多好？这就是检索增强生成（RAG）技术能够解决的问题。本文将深入探讨如何使用LangChain和Ollama，构建一个本地化的RAG聊天机器人，让你
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项至关重要的任务，其应用范围涵盖医疗保健、客户支持和日志分析等多个领域。当拥有手动标记的文本数据时，训练一个监督分类模型能够显著提升自动化水平和决策效率。本文将深入探讨如何利用ClearScape的ONNXEmbeddings和BYOM（Bring Your Own Model）框架，实现高效的文本分类，并通过医学摘要分类这一实际案例进行详细演示。 一、文
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