文档摘要 是利用 大模型 技术解决信息过载的关键手段。本文将深入探讨五种主流的 文档摘要 技术，并分析它们在实际应用中的优劣势，帮助读者选择最适合自身需求的 大模型 解决方案。从简单的prompt到复杂的pipeline，我们将一步步揭示如何有效地提炼关键信息，驾驭海量文本。 1. 基础 Prompt 摘要：快速原型构建 基础 Prompt 摘要是最直接的 文档摘要 方法，即直接向 大模型（例如
作为一名经常使用 ChatGPT 的用户，我发现了一个关键的可用性问题：对话中没有明显的时间戳。对于那些从事长篇内容创作、研究或持续项目的用户来说，缺少时间线使得追踪和参考变得几乎不可能。这看似是一个很小的 UX 细节，但却有着很大的影响。本文将分享我如何向 OpenAI 提出在 ChatGPT 中添加时间戳功能的建议，并在一分钟内获得回复，以及这背后的思考和意义，希望能给同样关注 大模型 产品体
在大型语言模型（LLM）领域，从零开始构建一个可用的模型并非遥不可及。本文将深入探讨LLM的构建过程，重点围绕预训练和GPT-2权重加载这两个核心环节展开。通过学习如何有效利用预训练模型，并掌握GPT-2权重加载技术，你将能够快速搭建并微调出性能优异的LLM，即使在计算资源有限的情况下也能取得显著成果。 1. 训练流程编排：主函数的核心作用 训练流程的顺畅运行离不开精心设计的编排。主函数作为整个训
在2025年，借助大模型技术和AI工具，企业级MFT（Managed File Transfer，托管文件传输）应用的构建迎来了一场效率革命。本文将以一位开发者的视角，分享如何利用Replit、OpenAI Deep Research以及Cursor IDE等AI赋能工具，从零开始构建一个安全、合规、可扩展的企业级MFT应用。同时，也将深入探讨在这个过程中遇到的挑战、经验教训以及对未来AI辅助开发
2025年的AI领域正以不可阻挡的势头发展，从全球治理、网络安全，到购物、立法和搜索，AI的影响无处不在。本文将深入探讨OpenAI的安全警告、微软的AI素养倡议、各大科技公司的AI功能发布、阿联酋的AI立法尝试、谷歌AI搜索的进化、Meta的内容审核自动化、电商金融领域的AI应用、零点击搜索带来的媒体危机，以及OpenAI模型抗拒关闭等核心议题，并展望全球AI市场的未来发展趋势。 OpenAI的
当前招聘市场面临信息瓶颈，招聘人员难以快速从候选人的简历中提取关键信息。本文介绍了一个基于检索增强生成（RAG）和大语言模型（LLM）的问答机器人项目，该机器人能够根据指定的简历回答问题，如同一个阅读过你简历的私人助理，可以回答类似“Michael 掌握哪些编程语言？”或“他最近的职位是什么？”等HR风格的问题。该项目旨在解决传统问答系统依赖预训练知识，无法可靠地回答关于简历等私有或特定上下文文档
随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，其缺乏可解释性的问题日益凸显，尤其是在高风险应用场景中，这带来了安全、公平和滥用等诸多隐患。本文旨在解读一篇名为“Concept Bottleneck Large Language Models (CB-LLMs)”的研究论文，该论文提出了一种新颖的框架，通过引入概念瓶颈层（CBL），将人类可理解的概念与模型预测联系起来，从而提升 LLMs 的可解释性、安全性
在软件开发过程中，单元测试的重要性不言而喻。但编写高质量、可维护的单元测试往往令开发者头疼。尤其是在面对复杂逻辑的函数时，如何全面覆盖各种边界情况，避免疏漏，成为一项挑战。本文将介绍一种简单而可靠的方法，利用多步提示法，借助大模型的力量，高效生成高质量的单元测试，极大地降低测试的心理负担，提升开发效率。 明确函数功能：理解是测试的基础 编写单元测试的第一步，也是最关键的一步，是深入理解被测函数的具
AI副业新思路：你可能没听过的 Agentic AI 掘金机会
AI浪潮席卷全球，从图像生成到文章摘要，AI 的各种能力正被广泛应用。而基于 大型语言模型 的 Agentic AI 更是开启了无限可能，许多人都在探索如何利用它来打造微型SaaS或SaaS产品。本文将为你揭示一个鲜为人知的 AI 副业 机会，让你有机会在这个新兴领域分一杯羹。 Agentic AI：自动化时代的掘金利器 Agentic AI，即具身智能，是当前AI领域的热门话题。它不仅仅是简单地
Prompt Engineering：RAG赋能下的LLM应用指南
在大型语言模型（LLM）日益普及的今天，如何有效利用它们成为了开发者和企业关注的焦点。Prompt Engineering，即提示词工程，正是在这个背景下应运而生的一项关键技术。本文将深入探讨 Prompt Engineering 的核心概念、关键技术及其在实际应用中的重要性，特别是结合检索增强生成（RAG）技术，揭示如何打造“从 RAG 到 Riches”的LLM应用。 1. Prompt En
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