引言：数据科学，解密未知世界的罗塞塔石碑 自古以来，人类就被各种未解之谜所吸引，从失落的文明、神秘的手稿，到离奇的失踪和天文异常现象，它们激发了无数的猜测和传说。尽管无数科学家进行了严谨的探索，许多谜团依然笼罩在迷雾之中。然而，数据科学时代的到来带来了范式转变。通过整合机器学习、大数据和AI，曾经只能依靠推测的领域现在变得可以测量、分析，甚至可能被彻底解开。本文将聚焦全球20个引人入胜的未解之谜，
用AI掌控你的浏览器：Browser-Use让你如虎添翼
人工智能（AI）领域的爆发带来了无数令人惊叹的工具，现在，轮到你利用这些工具来构建一些非凡的东西了。本文将深入探讨如何使用 Browser-Use，一个便捷且强大的工具，将你的AI代理与浏览器无缝连接，让你用AI掌控你的浏览器。通过 Browser-Use，你的AI不再仅仅是后台的算法，而成为了一个能够直接在浏览器中执行任务的智能助手，极大地扩展了AI的应用场景和能力。 Browser-Use：A
你是否好奇过ChatGPT或那些AI作业助手是如何学习语言的？实际上，构建一个大语言模型 (LLM)，就像烹饪一道美食一样。你需要收集原材料（数据），遵循步骤（模型架构与训练），调整口味（微调），最后将其呈现出来，并持续改进。本文将为你拆解构建LLM的各个步骤，提供一份详尽的“烹饪”指南，让你也能动手打造自己的智能助手。 1. 数据：LLM的“原材料” 训练一个LLM，首先需要海量的数据。这里的“
引言：拥抱开源大模型 Gemma 3 开源大语言模型 (LLM) 的蓬勃发展为各行各业带来了创新机遇。谷歌推出的 Gemma 系列模型，特别是最新的 Gemma 3，以其轻量级、多语言支持、多模态能力和量化模型等特性，在问答、摘要和推理方面表现出色，迅速成为 Ollama 上最受欢迎的模型之一。本文将深入探讨如何在 Oracle Kubernetes Engine (OKE) 上利用容器化技术部署
大模型技术正以前所未有的速度渗透到软件开发的各个环节，其中，AI编码助手的出现，无疑为开发者带来了效率的飞跃。从OpenAI Codex CLI到Anthropic Claude Code，再到Plandex、Aider和Opencode，各种终端AI编码助手如雨后春笋般涌现。本文将深入剖析这些工具的特性与应用场景，并探讨如何利用Uzi等工具实现平行加速，最大化AI编码的效能。 一、巨头入局：Op
大模型（LLM）技术的蓬勃发展为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，如何高效、安全、经济地进行本地LLM开发，成为了开发者们面临的重要挑战。Docker Model Runner的出现，配合Continue.dev的便捷操作，提供了一种全新的解决方案。本文将深入探讨如何通过Docker Model Runner在本地运行LLM，并结合Continue.dev实现高效开发，聚焦Docker Mode
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）正以前所未有的速度发展，它们能够撰写诗歌、解答物理问题，甚至辅助代码调试。然而，它们是真正的智能先锋，还是仅仅是精通文字游戏的“文字匠”？ 作为一名人工智能专业的学生，我对这个问题充满了好奇。本文将从LLMs的工作原理、实际应用，以及它们与真正的智能之间的差距入手，探讨LLMs的本质，并展望人工智能的未来。 LLMs 的技术解构：数字炼金术 LLMs 的核心在
大语言模型（LLM）作为一种强大的AI技术，近年来在自然语言处理领域取得了显著的进展。但你是否好奇，这种擅长处理文本的模型，是如何“学会”编程并生成代码的呢？本文将深入探讨LLM生成编程代码的原理、方法以及在实际应用中的潜力，并展望其未来的发展方向。 什么是大语言模型（LLM）？ 首先，我们需要理解大语言模型（LLM）的核心概念。它本质上是一个经过海量文本数据训练的深度学习模型，旨在理解并生成人类
大模型（LLM）的潜力已经毋庸置疑，但要将这些能力转化为实际生产力，后训练（Post-Training）环节至关重要。ODSC East 2025 大会上，Liquid AI 的后训练负责人 Maxime Labonne 博士发表了题为“LLM 后训练入门”的主题演讲，深入探讨了后训练的技术、框架和发展趋势，强调了其在调整LLM以适应真实世界任务和用户期望方面的关键作用。本文将基于 Labonne
随着大型语言模型（LLM）的日益普及，如何高效地部署和服务化这些模型成为了一个关键挑战。尽管诸如vLLM之类的优化推理引擎能够显著提升GPU利用率，但其单机的限制依然是大规模部署的瓶颈。本文将探讨如何利用Ray这样的分布式计算框架，克服vLLM的局限，实现LLM推理性能的飞跃。 大模型服务化的挑战与单机瓶颈 大型语言模型，如GPT-4级别，在规模和复杂度上都达到了前所未有的程度。这使得服务化这些模
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