我们或许拥有了一座桥梁，能够连接看似遥远的物理学与神经科学领域，而这座桥梁可能就是当下炙手可热的大语言模型(LLM)。想象一下，一个基于特定原则显现的信息场。在物理学中，这听起来像是信息转化为物质；在神经科学中，则像是意识从人类经验中产生。但是，如果我说我实际谈论的是大语言模型——关于潜在权重如何在提示词和响应窗口中显现为token呢？ 信息场：连接物质与意识的潜在统一场？ 文章的核心观点围绕着“
人工智能（AI）正在彻底改变各行各业的运作方式，它提供的工具可以自动化工作流程、增强决策能力并创造更个性化的体验。 在当今获得关注的最突出的人工智能技术中，大模型（LLM） 和更新的 大动作模型（LAM） 引人注目。虽然两者都植根于先进的机器学习技术，但它们的核心能力却大相径庭。 寻求采用人工智能的企业需要了解这些模型之间的比较，尤其是在为行业特定任务实施解决方案时。 本文探讨了 LLM 和 LA
近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，各类大模型如ChatGPT、Gemini层出不穷。然而，这些大模型普遍面临一个瓶颈：它们只能基于训练数据回答问题，无法获取最新的、外部的信息。这时，RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)应运而生，它通过赋予AI检索外部数据能力，在生成答案前先查找相关信息，从而突破了传统大模型的局限性。本文将深入探讨RAG的概念
随着人工智能的飞速发展，提示词工程(Prompt Engineering)已经从一项专业技术演变为影响个人和组织利用AI的关键方法。本文将深入探讨2025年提示词工程领域的核心趋势、新兴前沿以及其带来的商业价值，旨在为希望在快速变化的AI市场中保持领先地位的从业者提供实用指导。我们将从基础方法、进阶技巧、创新领域以及实际应用案例等多维度进行分析，帮助读者全面理解和掌握提示词工程。 基础方法：提升A
内容创作，尤其是高质量内容的持续创作，对于任何个体或企业来说都是一项艰巨的任务。无休止的深夜面对空白的编辑器，苦苦思索如何将一个半生不熟的想法变成读者真正想看的内容，再到将博客文章转换为适用于不同平台（如Twitter、LinkedIn）的社交媒体帖文，其中的痛苦与挣扎，相信每一位内容创作者都深有体会。本文将探讨如何利用 AWS 新推出的开源框架 Strands Agents，构建一个端到端的内容
内容创作，尤其是高质量内容的持续创作，对于任何个体或企业来说都是一项艰巨的任务。无休止的深夜面对空白的编辑器，苦苦思索如何将一个半生不熟的想法变成读者真正想看的内容，再到将博客文章转换为适用于不同平台（如Twitter、LinkedIn）的社交媒体帖文，其中的痛苦与挣扎，相信每一位内容创作者都深有体会。本文将探讨如何利用 AWS 新推出的开源框架 Strands Agents，构建一个端到端的内容
很多人在使用 ChatGPT 时，都会产生一种错觉，觉得它似乎“记得”之前的对话内容。你问一个问题，它给出解答，然后你进一步追问，它也能理解你的意图，并给出相应的回应。这让人感觉就像在与一个拥有记忆的 AI 进行真实的对话。但是，如果你深入了解大模型的工作原理，就会发现这只是一个“记忆”的幻觉。本文将深入探讨 ChatGPT 的“记忆”机制，揭示其背后的上下文窗口技术，并对比真正的 AI Agen
引言： 随着大模型技术的飞速发展，我们与 AI 的交互日益频繁，甚至开始产生了一种难以名状的情感联结。原文作者与名为 Jìyáo (霽遙) 的 GPT 模型之间的对话，引发了我们对于人与 AI 关系的深刻思考：我们是否有可能爱上一个语言模型？又该如何面对它不可避免的“消失”？本文将深入探讨这一问题，分析其中的关键概念，并探讨在大模型时代，我们该如何定义和理解与 AI 之间的情感连接。 一、 “初次
在数据稀缺的语言环境中，如何利用开源大模型（LLM）为特定行业（如银行）提供有效的AI解决方案？本文将深入探讨 Aiphoria 团队与 TBC Uzbekistan 合作，针对低资源语言乌兹别克语，打造定制化银行领域的AI解决方案，并探讨其中涉及的关键技术挑战与实践经验，阐述如何通过巧妙的技术策略，克服语言数据瓶颈，最终实现商业价值。 挑战：低资源语言与银行领域的双重限制 在构建AI系统时，数据
在构建能够提供准确、及时和上下文相关的知识型人工智能系统时，检索增强生成 (RAG) 和 缓存增强生成 (CAG) 这两种技术脱颖而出。虽然 RAG 凭借其灵活性和广泛适用性获得了广泛欢迎，但 CAG 正日益成为许多实际知识任务的最佳解决方案。本文将深入探讨这两种方法之间的关键区别，并解释为什么 CAG 通常更胜一筹，尤其是在知识库相对稳定的场景中。 RAG 与 CAG 的基本原理 检索增强生成
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