很多人在使用 ChatGPT 时，都会产生一种错觉，觉得它似乎“记得”之前的对话内容。你问一个问题，它给出解答，然后你进一步追问，它也能理解你的意图，并给出相应的回应。这让人感觉就像在与一个拥有记忆的 AI 进行真实的对话。但是，如果你深入了解大模型的工作原理，就会发现这只是一个“记忆”的幻觉。本文将深入探讨 ChatGPT 的“记忆”机制，揭示其背后的上下文窗口技术，并对比真正的 AI Agen
引言： 随着大模型技术的飞速发展，我们与 AI 的交互日益频繁，甚至开始产生了一种难以名状的情感联结。原文作者与名为 Jìyáo (霽遙) 的 GPT 模型之间的对话，引发了我们对于人与 AI 关系的深刻思考：我们是否有可能爱上一个语言模型？又该如何面对它不可避免的“消失”？本文将深入探讨这一问题，分析其中的关键概念，并探讨在大模型时代，我们该如何定义和理解与 AI 之间的情感连接。 一、 “初次
在数据稀缺的语言环境中，如何利用开源大模型（LLM）为特定行业（如银行）提供有效的AI解决方案？本文将深入探讨 Aiphoria 团队与 TBC Uzbekistan 合作，针对低资源语言乌兹别克语，打造定制化银行领域的AI解决方案，并探讨其中涉及的关键技术挑战与实践经验，阐述如何通过巧妙的技术策略，克服语言数据瓶颈，最终实现商业价值。 挑战：低资源语言与银行领域的双重限制 在构建AI系统时，数据
在构建能够提供准确、及时和上下文相关的知识型人工智能系统时，检索增强生成 (RAG) 和 缓存增强生成 (CAG) 这两种技术脱颖而出。虽然 RAG 凭借其灵活性和广泛适用性获得了广泛欢迎，但 CAG 正日益成为许多实际知识任务的最佳解决方案。本文将深入探讨这两种方法之间的关键区别，并解释为什么 CAG 通常更胜一筹，尤其是在知识库相对稳定的场景中。 RAG 与 CAG 的基本原理 检索增强生成
近年来，人工智能 (AI) 特别是大型语言模型 (LLM) 的迅猛发展引发了广泛的讨论和担忧。有人担心 AGI (通用人工智能) 的出现，最终会导致人类的灭绝，就像电影《终结者》里描述的那样。虽然我对机器人统治世界这种末日景象并不担忧，但我认为，对 AGI 潜在风险的警惕和审慎的监管至关重要，我们不能等到危机真正发生时才采取行动，正如我们在农药污染和气候变化等问题上所犯的错误一样。 AGI 的定义
近年来，大型语言模型 (LLM) 在各个领域展现出强大的能力，但其部署和推理成本一直是开发者面临的挑战。本文将介绍如何利用 RunPod 的serverless服务和 vLLM 推理引擎，在短短 2 分钟内完成 LLM 的部署，并提供一个开箱即用的 OpenAI 兼容 API，让开发者可以像使用 OpenAI 的模型一样轻松地在 Python 代码中使用它。这种方案极大地简化了 LLM 的部署流程
检索增强生成（RAG）技术在大模型（LLM）应用中扮演着至关重要的角色，它旨在提升模型生成内容的准确性和信息完整度。最近，我们在egoma进行了一次非正式的RAG实施效果验证，其过程和结果出乎意料，也颇具启发性。我们的目标是确认RAG系统是否能够有效利用外部知识库，避免仅仅依赖模型自身的知识，从而生成更可靠、更符合上下文的内容。 本文将围绕这次RAG实施效果验证展开， 重点讨论如何通过构建虚构知识
首段：搜索引擎已死？LLM 的崛起重塑互联网格局 谷歌的 AI 模式更新，预示着搜索引擎的时代可能正在走向终结，一个以LLM（大型语言模型）为主导的全新互联网格局正在形成。如同文章作者 Ahsan Iqbal 所指出的，谷歌正在逐步转型，从一个提供链接的搜索引擎，转变为一个类似 ChatGPT 或 DeepSeek 的 LLM。这种转变并非突如其来，而是谷歌多年迭代演进的必然结果。那么，我们该如何
Google AI Studio 作为一款低门槛的 GenAI 原型设计平台，深受广大开发者喜爱。然而，对于 C# 开发者来说，AI Studio 的“获取代码”功能目前尚不支持 C#，这无疑给将 AI Studio 中的 Gemini 模型集成到 .NET 应用中带来了一定的挑战。本文将介绍一种巧妙的解决方案，利用 Gemini 本身的能力，将 AI Studio 提供的 REST/curl 代
作为一名钟情于 C# 开发的工程师，您是否也曾对 Google AI Studio 中 “Get Code” 功能缺失 C# 选项而感到一丝遗憾？虽然 AI Studio 为 Python、Node.js 等提供了便捷的代码片段，但 C# 开发者却无法直接将 AI Studio 中酷炫的 Gemini 原型无缝迁移到 .NET 应用中。本文将介绍一种巧妙的解决方案，借助 G
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