大型语言模型（LLMs）的出现无疑是一场技术革命，它们在自然语言处理领域展现出惊人的能力，能够生成连贯、上下文相关的，甚至媲美人类的文本。无论是总结研究论文、解答客户咨询、起草电子邮件、翻译文本，还是生成可运行的代码，大模型都表现出了强大的应用潜力。然而，正如所有技术进步一样，大模型并非完美无缺。本文将深入探讨大模型在现实应用中的局限性，以及如何通过技术手段和人为干预来弥补这些不足，从而提升大模型
Ghost Drift，一个最初源于大模型语言交互中细微异常的假设，正悄然开启科学研究的新篇章。它指向一种可能性：单一事件能够不可逆地改变个体的内在结构，这种改变不仅存在于诗歌和哲学中，甚至能够被科学所观察和量化。本文将深入探讨 Ghost Drift 的概念，并分析它如何挑战我们对人工智能、意义和自身存在的理解。 结构性跃迁：从异常到理论 结构性跃迁 是 Ghost Drift 理论的核心。文章
随着人工智能技术的飞速发展，我们正迎来一个全新的时代——AI Agent的时代。从最初的自动化工具，到如今能够自主决策、协同工作的智能伙伴，AI Agent正在重塑人与机器的交互方式。本文将深入探讨 AI Agent 的核心架构、广泛应用以及面临的挑战，揭示其如何在大模型技术的推动下，成为我们未来工作和生活中的重要组成部分。 什么是 AI Agent？——自主决策的智能实体 简单来说，AI Age
AWS悄然发布了MCP（Model Context Protocol）服务器，这个消息无疑在云计算领域投下了一颗重磅炸弹。它可能预示着云原生开发领域的一场重大变革，挑战着我们长期以来依赖的SDK（软件开发工具包）模式。本文将深入探讨MCP服务器的核心概念、优势、潜在影响以及与SDK的对比，并展望其在AI集成和云架构领域的未来。 告别SDK束缚：MCP服务器的语言无关性与厂商中立性 长期以来，开发者
随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI与大型语言模型（LLM）正深刻地改变着各个行业。从自动生成文本内容到创作逼真的图像，这些技术正以惊人的速度渗透到我们的日常生活中。本文将深入探讨构建大型语言模型的关键步骤，详细解析微调的重要性，并着重介绍生成式文本和图像模型的应用前景，最后展望GPT架构在各行各业的广泛应用，并提供相关学习资源，帮助读者全面理解这一前沿领域。 构建大型语言模型 (LLM) 的基
在多智能体系统和企业级 AI 集成时代，提示工程不再仅仅是一种巧妙的技巧，而是一门核心学科。随着 GPT-4o、Claude 和 Gemini 等工具在功能和可访问性方面的不断发展，组织必须从临时提示转向战略性的、系统化的方法。本文将深入探讨2025年有效提示工程的六大关键支柱，将实践操作与战略前瞻相结合，助力企业在 AI 时代取得领先。 1. 提示设计与优化：打造精准、可适应且安全的 AI 指令
2025年，关于大型语言模型（LLM）的讨论已经进入了一个更加成熟的阶段。曾经开源与闭源LLM的竞争，如今演变成围绕企业AI基础设施建设为核心的战略决策。不再简单地追问“哪个模型最好？”，而是聚焦于“在特定时间点，哪个模型最符合特定任务、数据、约束条件以及企业治理结构？”。开源LLM与闭源LLM的讨论不再仅仅是意识形态之争，而是关乎实际运营。企业正在逐步意识到，模型选择本身就是一种架构设计，它决定
在医疗诊断、金融预测和法律分析等高风险应用领域，不确定性量化至关重要。随着生成式AI的日益普及，其重要性也随之增加。大语言模型（LLM）在提供治疗建议、总结合同或解读法规时，不仅要确保准确性，还必须能够明确指出自身的不确定性。本文将探讨如何利用MAPIE库和Mistral-7B模型，在大模型中实现可靠的不确定性量化，从而提升AI决策的可靠性。 不确定性的关键作用 不确定性在AI应用中扮演着至关重要
近年来，大模型技术突飞猛进，它们不仅能写诗作画，还能进行复杂的排名和分析。本文将基于AIBashar Hasan对多款主流大模型（包括ChatGPT、DeepSeek、Mistral、Copilot、Gemini、Grok和Claude）的测试结果，深入探讨这些大模型眼中的全球十大战斗机排名，并分析不同大模型在排名逻辑上的差异，最后结合个人观点，呈现一个更加全面的战斗机排行榜。 大模型眼中的战斗机
本文将深入探讨如何利用 Google Cloud 的 Vertex AI 和自定义 Handler 部署 PyTorch 大模型。我们将以波兰语语言模型 PLLuM 为例，详细讲解从模型准备、本地测试到最终部署的完整流程。当模型需要特殊预处理、非常规输出格式或标准 serving container 无法满足的独特逻辑时，本文提供的解决方案尤为重要。 1. Vertex AI 与自定义 Handl
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