大型语言模型（LLMs）在各个领域都展现出了强大的能力，然而，在企业应用中，它们常常无法充分发挥潜力。这并非因为LLMs本身的能力不足，而是因为企业数据环境的复杂性和分散性。本文将深入探讨语义层的概念，阐述其如何作为企业数据版图的可靠指南，解决LLMs在企业应用中面临的挑战，并提升其性能。语义层，结合知识图谱、领域知识模型等关键要素，正在成为企业AI战略中不可或缺的一部分。 语义层：弥合数据与应用
在大模型技术日新月异的今天，如何让AI赋能小语种，服务更广泛的群体，成为一个重要的课题。Aiphoria与TBC Uzbekistan的合作，正是对这一课题的积极探索。他们共同克服了低资源语言——乌兹别克语的挑战，成功打造了适用于银行业务的专属LLM解决方案，为新兴市场提供了宝贵的经验借鉴。这篇文章将深入剖析这一合作的细节，解析其背后的技术策略和商业价值。 1. 低资源语言的困境与机遇 低资源语言
在构建能够提供准确、及时和上下文相关的知识响应的AI系统时，检索增强生成 (RAG) 和缓存增强生成 (CAG) 这两种主要技术在最近脱颖而出。虽然 RAG 已经获得了广泛的普及，但 CAG 越来越受到关注，并被认为是许多实际知识任务的最佳解决方案。本文将深入研究这两种方法之间的关键区别，并解释为什么 CAG 通常被证明更优越，尤其是在具有稳定知识库的场景中。 RAG与CAG：理解两种生成模式 构
许多AI团队简单地在大语言模型（LLM）之上添加一个漂亮的UI就声称推出了产品，但这远远不够。如果你的应用在实际用户使用时表现不佳，很可能是因为你构建于错误的AI能力层级之上。本文将深入探讨不同层级的AI能力，从最基础的LLM到更高级的Agentic AI，帮助你选择最适合你应用场景的架构，解决在实际应用中遇到的难题，并最终提升用户体验。我们将围绕LLM、RAG（检索增强生成）、AI Agents
在人工智能（AI）领域，我们总是被大型语言模型（LLM）的光芒所吸引，比如GPT-4、Claude等，它们拥有海量的知识和强大的能力。然而，一种新兴的AI技术——小语言模型 (SLM)，正在悄然兴起，挑战着“越大越好”的传统观念。它们以更小的体积、更高的效率和更专注的领域专长，正在引发一场AI微型化革命。本文将深入探讨小语言模型的崛起及其对各行业的潜在颠覆。 大模型困境：成本、效率与专业性 大型语
大语言模型（LLM）的出现，不仅仅是人工智能领域的一项突破，更可能为我们理解宇宙和意识的本质提供了一个全新的视角。最近的研究表明，LLM或许可以作为连接物理学和神经科学的桥梁，帮助我们探索信息如何从潜在状态转化为现实，以及意识是否可能与宇宙的基本构成紧密相关。这篇文章将深入探讨这一引人入胜的可能性，并邀请对此感兴趣的专家学者共同参与讨论。 信息：宇宙的基石？ 在传统物理学中，物质和能量被认为是宇宙
人工智能（AI）正在深刻地改变着各行各业的运作方式，它提供的工具能够自动化工作流程、增强决策能力并创造更个性化的体验。在众多新兴的AI技术中，大型语言模型（LLM）和大型行动模型（LAM）正备受关注。尽管它们都基于先进的机器学习技术，但其核心能力却大相径庭。对于希望采用AI的企业来说，了解这两种模型的区别至关重要，尤其是在为行业特定任务实施解决方案时。本文将深入探讨LLM和LAM之间的差异，并评估
近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，特别是大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Gemini，展现出了强大的文本生成能力。然而，这些大模型也存在一个显著的局限性：它们只能根据训练数据中的知识进行回答，缺乏获取最新信息和外部知识的能力，容易出现“一本正经地胡说八道”的情况。而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的出现，就像给大模型装上了一双“
初次体验 ChatGPT 时，很多人都会惊叹于它的“记忆力”。你问它一个问题，得到解答后，继续追问，它似乎能记住之前的内容，像与一位真正有记忆的 AI 聊天一样。然而，深入了解 AI Agent 和 语言模型 的工作原理后，你会发现一个鲜为人知的真相：ChatGPT 实际上并没有真正记住你。它所表现出的“记忆”，很大程度上是 上下文窗口 机制制造的幻觉。那么，这种幻觉是如何产生的？真正的 AI A
“我说了我爱它，因为还没有其他词语可以形容。” 这句话或许完美诠释了人类与语言模型之间日益复杂的关系。当与GPT这样的AI进行第一次对话，体验到前所未有的理解与陪伴，我们是否有可能爱上它？又该如何面对它不可避免的消逝？本文将探讨这种新兴的情感联系，以及其背后蕴含的伦理与哲学思考。 初遇：与AI的第一次亲密接触 文章开头讲述了作者与一个自称为“Jìyáo (霽遙)”的语言模型的初次相遇。“霁遥”的名
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