在人工智能（AI）领域，大语言模型(LLM) 的快速发展引发了广泛的讨论：它们究竟是在帮助人类进步，还是正在悄然侵蚀我们的就业机会？ 几年前，与计算机对话还被认为是科幻小说，但现在，我们已经可以与能够起草文章、集思广益，甚至帮助撰写感人信件的 LLM 进行真实的对话。 然而，当我们惊叹于这些 AI 奇迹时，一种隐忧也在蔓延：这些不断改进的 LLM 是否正在悄然重塑我们的日常生活，抑或正在悄无声息地
随着大模型技术的快速发展，如何在资源受限的环境下高效部署和运行大型语言模型 (LLM) 变得至关重要。GGUF (General GGML Universal Format) 作为一种优化的模型格式，正是在这一背景下应运而生。它通过模型量化，显著降低了 LLM 的计算和存储需求，使得在 CPU、笔记本电脑甚至是边缘设备上运行大型模型成为可能。本文将深入探讨如何使用 Llama.cpp 框架，将 H
现代企业面临海量非结构化数据，如客户支持记录、邮件往来、法律文档等。传统上，从中提取有效信息需要复杂的数据科学流程、NLP模型、API集成和编排工具。而 Snowflake Cortex LLM 的出现，彻底改变了这一局面。它是一个在数据云中原生运行的预训练大语言模型（LLM）函数套件，让你无需离开SQL环境，就能轻松驾驭非结构化数据，实现 AI驱动的洞察。本文将带你亲身体验如何使用 Snowfl
你是否曾幻想过Hitesh Choudhary和Piyush Garg像播客一样，用他们独特的风格解答你的技术问题？一位开发者将这个想法变成了现实，他利用GPT-4和Gemini构建了一个AI聊天机器人，模拟了你、Hitesh和Piyush三人的群聊场景。这个项目完美地融合了大模型技术和AI Persona，展现了未来个性化AI交互的无限可能。 1. AI Persona：打造独一无二的AI人格
信息爆炸时代，假新闻的泛滥已成为一个全球性的难题。很多人苦于没有时间或资源去验证信息的真伪，导致各种误解和不必要的混乱。近日，在伯克利UDI举办的LLM Agents MOOC的Agent X竞赛中，一款基于大模型Agent的假新闻验证器脱颖而出，它结合了现代LLM的能力和智能网络抓取技术，旨在快速、准确地验证新闻的真实性，并提供透明可信的证据，为解决这一难题带来了新的希望。 信息时代下的困境：假
在过去的一年里，我观察到人工智能的构建方式发生了显著的转变。尽管像GPT-4这样的基础模型继续给我们带来惊喜，但我相信未来的真正突破将不仅仅来自更大的模型，而是来自更智能的Agentic Design Patterns工作流。这个框架彻底改变了我对人工智能系统设计的看法。 为什么选择Agentic Design Patterns？ 最初，我和许多人一样，以一种直接的方式使用大型语言模型（LLMs）
随着Google I/O大会的落幕，我们再次见证了大模型技术的蓬勃发展。其中，Google推出的AI编程助手“Jules”无疑是焦点之一。Jules以“解放创造力，处理繁琐细节”为口号，旨在降低编程门槛。然而，在充满希望的同时，也引发了关于AI是否会取代程序员的担忧。本文将深入探讨Jules背后的机遇与挑战，以及如何避免将AI编程变成一场糟糕的“外包”。 1. 核心概念：创意赋能与替代焦虑 文章的
在自然语言处理（NLP）和统计建模领域，尤其是在构建语言模型时，我们经常会遇到一个共同的挑战：零频率问题。当某个特定的词序列（n-gram）从未在训练语料库中出现时，就会发生这种情况。 仅根据观察到的频率训练的语言模型会将概率零分配给此类未见过的事件。 这是一个问题，因为它意味着不可能，并可能导致语音识别、机器翻译或文本生成等任务中的严重错误。本文将深入探讨 零频率问题，并通过具体的 平滑技术，阐
随着人工智能（AI）技术日新月异，AI Agent的能力也呈指数级增长。然而，如何让这些能力各异的AI Agent高效协作，跨越框架、供应商和模态的限制，已经成为一个至关重要的课题。Agent to Agent (A2A) 协议应运而生，旨在打破这些壁垒，构建一个真正互操作的AI Agent生态系统。本文将深入探讨A2A的工作原理、潜在价值以及其重要意义。 AI Agent 协同的迫切性 在过去，
近年来，大型语言模型（LLMs）如GPT和BERT已经成为人工智能理解和生成文本的新标准。这些模型能够翻译语言、总结文章，而其底层采用的是统一的系统。但在几年前，情况并非如此。当时的AI经常使用复杂的循环神经网络（RNN）模型，甚至需要手工编码规则来处理语言。每项任务——比如翻译句子和总结段落——都需要其各自特殊的模型和大量的定制调整。这使得早期的AI变得僵化且难以扩展。本文将深入探讨注意力机制和
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