大语言模型(LLM) 在创意写作、复杂编码等领域展现了卓越能力，其本质是基于Transformer架构，通过海量文本数据集训练的深度神经网络。然而，静态预训练知识、幻觉问题、溯源难题以及微调的复杂性，限制了LLM的应用。检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 作为一种前沿的解决方案，正通过整合外部知识库，赋予LLM更强的实时性、准确性和可解释性。本文
在大模型技术飞速发展的今天，企业竞相推出各种AI功能。然而，一项至关重要的环节却常常被忽视，那就是 AI Evals (AI 评估)。AI Evals 不仅仅是测试，而是结构化、可验证的安全措施，用于确保AI系统按照预期运行。可以将 AI Evals 视为AI系统的单元测试和持续集成(CI)关卡，但其重要性甚至更高。做好 AI Evals 可以避免代价高昂的错误，而忽略它们则可能导致混乱甚至法律纠
大语言模型（LLMs）如ChatGPT等，在诗歌创作、问题解答、文章总结等方面展现出惊人的能力，但鲜为人知的是，即便开发者也难以完全理解其内部运作机制。Anthropic公司正致力于揭开这些“黑盒”的神秘面纱，通过一种创新的方法，让我们得以窥视这些人工智能模型“思考”的过程，从而走向更透明、更值得信赖的AI。 黑盒挑战：理解大语言模型的复杂性 大语言模型的强大之处在于其复杂的架构，虽然其基础是相对
随着大模型（LLM）技术的飞速发展，我们已经不仅仅满足于让AI进行对话，更希望它们能够像智能助手一样，理解我们的系统并采取行动。这就引出了工具调用 (Tool Calling) 的概念，即赋予大模型使用外部工具的能力，完成更复杂的任务。本文将深入探讨工具调用的原理、面临的挑战，并重点介绍一种新兴的解决方案——模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP），阐述它如何为大
传统上，法律模拟试题生成依赖于法律专家的经验和直觉，这是一种以人文为导向的方法。然而，随着大模型（LLM）技术的兴起，我们有机会将这种方法革新为以科学技术为导向的方式，将文本逻辑转化为可量化的、数据驱动的洞察。本文将深入探讨大模型如何弥合这一差距，为教育内容的生成提供一个可扩展的框架，重点关注如何将法律模拟试题生成从依赖专家主观判断转变为依靠数据驱动的科学方法。 法律模拟试题生成：传统挑战与变革机
随着大语言模型（LLM）技术的日益成熟，如何提升其在推理过程中的记忆能力成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何借助 FAISS 向量存储和 LangChain 框架，在不进行模型微调或重新训练的情况下，有效模拟 LLM 的短时和长时记忆，并实现知识的插入、遗忘、矛盾处理以及利用最近性偏见优先考虑新近信息。整个过程将在 Google Colab 环境下，使用开源工具完成，方便读者复现和学习。
生成式AI正以惊人的速度重塑着各行各业。在这个浪潮中，理解大模型（LLM）的相关术语至关重要。本文将为你揭秘20个核心AI关键词，用通俗易懂的语言，让你自信地驾驭这场技术变革，并能从容应对AI带来的机遇和挑战。 1. 大模型（LLM）：智能机器人的大脑 大模型（LLM）是驱动人工智能的强大引擎。你可以把它想象成一个超级聪明的机器人，它阅读了海量的书籍、文章和代码，并能利用这些知识来回答问题、撰写邮
在这个大模型技术蓬勃发展的时代，我们正面临着前所未有的信息洪流，以及随之而来的信任危机。本文将深入探讨“叙事崩塌风险指数 (Narrative Risk Index, NRI)”这一创新框架，它通过模拟公众信任的衰减，帮助我们理解信息传播、价值流动和社会政治压力下的各种风险。更进一步，我们将介绍“火棒估值层 (Firebar Valuation Layer)”，一种将伦理道德与经济价值相结合的投机
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，我们手握两款开源利器：LLaMA和DeepSeek。它们如同两位性格迥异的AI侦探，一个雷厉风行，一个深思熟虑。本文将以一场对话式的侦探故事，深入剖析这两款大模型在面对相同问题时的不同表现，特别是在备受关注的Agentic AI领域，揭示它们的独特优势与潜在局限，帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。 初识：Prompt 与回应的冰山一角 Prompt (提
在数字化时代，大语言模型（LLM）正以惊人的速度改变着互联网营销的面貌。这些基于海量文本数据训练的先进AI模型，拥有理解、生成和以人类语言交互的能力，为数字营销人员带来了前所未有的速度、规模和个性化。从内容创作到客户互动，从SEO优化到个性化营销，LLM正成为现代营销工具箱中不可或缺的利器。本文将深入探讨LLM在互联网营销各个领域的应用，并展望其未来的发展前景。 内容创作：效率与质量的双重提升 内
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