近年来，人工智能（AI），特别是大型语言模型（LLM）的快速发展，引发了关于通用人工智能（AGI）是否会对人类构成威胁的讨论。虽然许多人，包括我自己，认为末日般的“终结者”场景短期内不会发生，但我们是否应该完全放下戒备，认为 AGI 的风险可以忽略不计呢？ 这篇文章试图探讨这个问题，并非制造恐慌，而是呼吁对 AGI 潜在的风险进行更深入的思考和及早的准备，避免重蹈过去在环境保护等问题上的覆辙。 气
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，如何快速、高效地部署你的LLM至关重要。本文将介绍一种利用 Runpod 的Serverless平台和 vLLM 推理引擎，在两分钟内完成 LLM 部署的极速方案。从此，你不再需要为复杂的环境配置和资源管理而烦恼，可以将更多精力集中在模型应用和创新上。 Runpod：AI基础设施的理想选择 Runpod 作为一个云平台，专为AI、机器学习和开发工作流提供经济实
引言：聊天机器人的进化与 GPT-4.5 的赋能 传统的聊天机器人通常局限于预设的问答脚本，难以进行复杂和自然的对话。然而，随着 GPT-4.5 等大模型的出现，开发者们现在拥有了强大的工具，可以构建具有人类般对话能力、能理解上下文、具备记忆和推理能力的智能聊天机器人。无论是构建客户支持机器人、虚拟导师，还是为你的 SaaS 应用打造一个对话式的用户界面，本指南都将带你一步步使用 OpenAI 的
随着大模型技术的飞速发展，我们已经步入了一个全新的智能时代。如何有效地与这些强大的AI沟通，从而充分释放它们的潜力，成为了一项至关重要的技能。这就是提示工程（Prompt Engineering）的意义所在，它是一门关于如何精心设计指令，引导大模型生成符合期望结果的艺术与科学。本文将深入探讨提示工程的核心概念、技巧和应用，帮助你掌握与AI高效沟通的秘诀，尤其是在WordPress SEO领域及其他
人工智能 (AI) 领域正经历一场前所未有的变革，而这场变革的核心驱动力，正是 GPT-4.5、Claude 3 以及 Gemini 等大型语言模型 (LLM) 之间的激烈竞争，也被形象地称为“大模型军备竞赛”。这场竞赛不仅加速了 AI 技术的发展，也对各行各业产生了深远的影响，从企业运营到个人学习，都在经历着由 AI 驱动的变革。本文将深入探讨这场 LLM 军备竞赛 的参与者、关键技术，以及对未
理解大语言模型（LLM）的参数规模对于评估其性能、资源需求以及潜在应用至关重要。本文将深入探讨如何通过模型架构和配置文件来计算稠密大语言模型（LLM）的参数规模，并以Qwen3-32B模型为例，详细阐述计算过程。掌握模型参数的计算方法，能帮助我们更好地理解和应用这些强大的工具。 1. 理解模型架构： LLM 的骨架 计算模型参数规模的第一步，也是最关键的一步，是深入理解模型的架构。虽然技术报告是了
在大模型时代，OpenAI 已经彻底改变了人机交互的方式。想象一下，如果能创建一个像你一样说话，并且能够讨论你的专业经验和技能的个性化聊天机器人，岂不是非常棒？本文将带你一步步微调 OpenAI 模型，使其能够回答关于你的简历和专业背景的问题，并在 Node.js 应用中使用它。 构建个性化聊天机器人的意义：效率提升与成本控制 在求职过程中，经常会遇到招聘人员反复询问关于经验和技能的常见问题。为了
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）正日益成为技术进步的驱动力。然而，模型固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但实则虚假或无根据的信息——一直是横亘在广泛应用面前的一大挑战。微软最新发布的 Phi-4 语言模型，以其独特的训练方法和卓越的拒识幻觉能力，为解决这一难题提供了新的思路。Phi-4 采用了一种创新的方法，通过 AI Agents 和 合成数据 的结合，显著提升了模型的可靠性和精确性，尤
本文将深入探讨如何利用 Tauri 这一流行的桌面应用框架，结合高效的 Llama.cpp 运行时，快速构建强大的本地 LLM （大型语言模型）桌面应用。通过这种方式，开发者能够以更便捷、更高效的方式，将本地 LLM 的强大功能带给更广泛的用户群体，而无需依赖云服务，从而保护用户数据隐私并提供更快的响应速度。文章会详细解析关键步骤，包括环境搭建、侧载集成、性能优化以及面临的挑战与未来发展方向，为开
引言：大模型时代的算法偏见与透明度危机 人工智能研究员吴恩达曾精辟地指出：“AI是新的电力”。这句名言揭示了人工智能的广泛应用和我们日益增长的依赖性。在过去十年中，大型语言模型（LLM）的崛起极大地推动了人工智能技术的发展，深刻地改变了我们的生活。然而，尽管人工智能系统功能强大，但它们也容易受到算法偏见的影响，并且常常对用户来说是“黑箱”，缺乏透明度。这种算法偏见和缺乏透明度带来了重大的伦理和社会
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