StructRAG 的出现，为大型语言模型 (LLM) 的知识获取能力带来了革命性的突破。传统 RAG 方法在处理复杂、需要多跳推理的任务时往往力不从心，而 StructRAG 通过结构化处理检索到的信息，并利用图推理技术，显著提升了 LLM 在知识密集型任务中的表现。本文将深入探讨 StructRAG 的核心思想、优势与局限，并展望其未来发展方向。 RAG 的局限性：信息过载与推理障碍 RAG
人工智能（AI）领域一直不乏宏伟的愿景，但真正能引发变革的技术突破却凤毛麟角。最近，一种名为“达尔文-哥德尔机”的 AI 系统悄然出现，它并非只是纸上谈兵，而是通过实际代码修改，实现了自我提升，这在AI 进化史上具有里程碑意义。本文将深入探讨这项技术的原理、影响，以及它对AI 研究和机器学习未来的启示。 1. 核心突破：代码自修改 “达尔文-哥德尔机”最核心的突破在于其 代码自修改 能力。传统的
大型语言模型（LLM）的能力日新月异，但其内部运作机制依然是一个黑盒。最近一项研究揭示了一种有趣的现象——“认知伸展”。当面对特定类型的复杂提示词时，LLM，如 Claude 4 和 GPT-4，展现出超出常规的推理深度、词汇多样性和元认知意识，仿佛大脑被“拉伸”了一般。本文将深入探讨这一现象，分析其背后的机制，并探讨其对人机交互和提示词工程的潜在影响。 认知伸展：一种新型的大模型响应模式 “认知
大模型（LLM）在应用开发中扮演着越来越重要的角色，如何让大模型有效地利用外部工具和服务，是提升其能力的关键。本文将深入探讨两种主流的大模型工具使用方式：函数调用和模型上下文协议 (MCP)，对比分析它们的优势、劣势以及适用场景，帮助开发者选择最合适的方案。早期大模型与外部服务连接主要依赖函数调用，但随着应用的复杂性增加，MCP 逐渐崭露头角，成为更具扩展性和灵活性的选择。 函数调用：简单直接的工
随着人工智能的飞速发展，文本到图像 (T2I) 生成模型正以前所未有的速度改变着内容创作和创意工作流程。然而，这项强大技术也潜藏着风险，尤其是恶意用户可能利用其生成不适宜（NSFW）或有害内容，例如仇恨言论和有针对性的宣传。为了应对这些挑战，大多数 T2I 模型都内置了基于提示词的过滤机制，旨在检测并阻止敏感内容查询。然而，一种名为“提示词工程攻击”的新型漏洞正在浮出水面，攻击者可以通过巧妙地操纵
想象一下，无需复杂的云设置或大量的代码，即可部署先进的人工智能。新一代小型本地大语言模型（LLM）正在将这一愿景变为现实，它们将大型上下文窗口和多模态理解等卓越功能集成到易于访问的软件包中。这些模型为激动人心的低代码/无代码本地LLM应用铺平了道路。本文将带你了解不同的推理引擎，从最用户友好的引擎开始，逐步深入到更强大、可定制的选项，同时涵盖有效的模型交互技术。 系统设置 本文中的说明基于 Win
当我们在面对海量的私有文档，比如技术手册、内部政策、产品说明书时，常常希望大模型（LLM）能够像一个专业的私人助手一样，快速准确地从中提取信息并回答我们的问题。然而，直接向大模型提问，往往会得到泛泛而谈甚至错误百出的答案。这是因为大模型虽然“知识渊博”，但其训练数据并不能覆盖所有特定领域或企业的私有数据。如何解决这个问题？检索增强生成 (RAG) 技术应运而生，它赋予大模型访问外部知识的能力，使其
嵌入模型是现代自然语言处理 (NLP) 系统的核心支柱。它们通过将文本转换为数值向量，赋予机器理解和处理人类语言的能力。这些向量捕捉了词语、句子甚至整个文档的语义信息，从而能够实现语义搜索、推荐系统等各种任务。本文将深入探讨嵌入模型的原理、应用，以及如何在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构中发挥关键作用。 嵌入模型的直观理解：语义空间的向量化表达 嵌入
随着大模型（LLM）技术的日益成熟，如何高效利用分散在各处的数据，同时保障数据隐私，成为了业界关注的焦点。本文将深入探讨如何借助 Flower AI 框架，实现联邦学习下的监督微调（SFT），让多个“教师”（数据源）共同训练一个大模型，如同十位名师共同培育一条能够喷火、飞翔的“飞龙”。 引言：数据孤岛下的LLM训练困境与联邦学习的曙光 在医疗、金融等领域，数据往往分散在不同的机构或地区，受到严格的
在个性化数字金融时代，智能体（AI Agent）正深刻地改变着个人理财的方式。本文将深入探讨一个个人理财智能体的架构设计，该智能体利用大语言模型（LLM）技术，旨在分析交易数据、确保符合伊斯兰金融规范、推荐合适的金融产品，并提供全方位的智能理财服务。我们将详细剖析其系统架构、工具生态系统以及驱动整个流程的数据流，为读者提供构建类似应用的实用指南。 核心架构：状态驱动的智能体 核心架构是任何复杂系统
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