KV Cache已成为提升基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）自回归推理效率不可或缺的优化手段。它通过存储和重用先前 attention 计算中的 Key 和 Value tensors，直接解决了朴素顺序生成中固有的二次复杂度瓶颈。然而，KV Cache 也带来了显著的内存消耗挑战，这促使研究人员不断探索平衡速度、效率和准确性的前沿技术。本文将深入探讨 KV Cache 的原理
当前的网络安全格局正处于一个关键的转折点。零信任架构无疑已经重塑了组织机构处理安全问题的方式，它摒弃了基于边界的防御，转而采用一种严格验证每次访问请求的模式，从而消除了隐式信任。这种范式极大地加强了防御传统威胁的能力，尤其是那些利用用户凭据并在网络内进行横向移动的威胁。然而，随着数字生态系统变得越来越复杂和互联互通，零信任模型的局限性也日益明显。人工智能多系统代理的出现，为运营带来了新的复杂性，这
寻找一份合适的工作，从海量信息中筛选，再到准备简历、投递申请，往往让人精疲力尽。如果能有一位24小时不眠不休，能读懂你的简历，精准匹配职位，甚至辅助完成申请的助手，那将大大提高求职效率。本文将深入探讨如何利用大模型技术，尤其是DeepSeek-R1–0528，结合ADK (Agent Development Kit)、Nebius AI云平台以及LinkUp招聘平台，构建一个智能求职Agent，让
在大模型领域，如何高效地让一个模型掌握多个领域的专业知识，一直是研究的热点。传统方法需要训练多个完整的模型，这不仅耗费大量的计算资源，也难以维护。LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）技术应运而生，它通过在现有模型的层中添加低秩矩阵，只训练这些新增的少量参数，就能实现对大模型的微调，极大地提升了资源效率。本文将深入探讨如何利用多个 LoRA 适配器，实现动态切换不同领域的专业
心理健康问题日益受到重视，而利用大语言模型 (LLM) 打造个性化的心理健康聊天机器人，能够为用户提供随时随地的支持，具有巨大的潜力。本文将深入探讨如何通过数据清洗、零样本分类、类别平衡以及 OpenAI 微调等关键步骤，构建一个既能提供逻辑分析，又能提供情感支持的心理健康聊天机器人。 数据预处理：高质量的训练基石 要构建一个有效的心理健康聊天机器人，高质量的数据是至关重要的。本文参考的项目中，数
LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于语言模型的应用程序的构建过程。它如同 AI 模型与各种工具、数据库和 API 之间的桥梁，在我们的项目中，LangChain 负责编排整个 workflow，管理提示词如何发送到模型，如何调用工具，以及 AI 如何与 PGVector 或 Redis 等数据源交互。将其想象成一个乐团指挥，确保每个部分和谐演奏，共同完成一首优美的乐章。 LangCh
大语言模型（LLM）、Agentic AI 以及 LLM 应用领域正在高速发展。每周都有公司发布新的功能、突破性的研究成果和新的应用，同时也带来了关于如何利用这项强大技术造福未来以及如何防止其危害的疑问。这些 AI 不仅仅是为了处理信息而设计的，更是为了在复杂的环境中进行推理、规划、评估、记忆和采取行动，从而产生实际的影响。本文将围绕大模型 Agent 技术、AI 安全、持续学习、最新工具和未来展
面对日益复杂的挑战，我们总渴望找到一劳永逸的解决方案。近期，AI Agent（人工智能代理）的兴起似乎预示着一种“万能钥匙”的出现，但事实果真如此吗？在狂热追捧背后，我们更应冷静思考：Agent技术是否真的适用于所有场景？本文将基于实际经验，深入探讨Agent技术的适用性，分析其优势与局限，并探讨如何正确选择最合适的解决方案。 AI Agent：沙滩漫步，还是深渊凝视？ 关于AI Agent的讨论
人工智能正在经历一场变革，其中视觉语言模型（VLM）无疑是这场变革中最引人注目的技术之一。VLM 能够像人类一样，同时理解图像和文本，并将两者联系起来，从而实现更高级别的智能交互。想象一下，AI 不仅仅是识别一张照片中的物体，而是能够理解照片的场景，回答相关问题，甚至生成对照片的描述。本文将深入探讨 VLM 的核心技术、训练过程、应用场景，以及它将如何改变我们与世界的互动方式。 VLM 的本质：连
硬件设计领域正迎来一场由AI驱动的革命。大型语言模型（LLM）在理解和生成代码方面展现出惊人的潜力，但传统方法往往侧重于语法和结构的模仿，缺乏对硬件内在逻辑的真正理解。本文将深入探讨一种名为VeriReason的创新方法，它通过结合显式推理、强化学习和领域特定反馈，教会AI像硬件工程师一样思考，从而显著提升Verilog代码生成的质量和效率。我们将剖析VeriReason的技术原理、构建过程、关键
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