在快速原型设计领域，Google AI Studio 堪称一款低门槛且强大的工具，尤其在生成式AI方面。 它可以让我们迅速迭代提示词、测试不同的大模型并即时看到结果，这对于探索生成式AI概念来说是一个真正的游乐场。然而，对于像我这样的C#开发者来说，AI Studio 的“获取代码”功能一直存在一个缺憾：它仅提供 Python、Node.js、TypeScript、REST/curl 以及最近新增
对于C#开发者来说，Google AI Studio 虽然是快速原型设计生成式AI应用的强大平台，但其“获取代码”功能目前并不直接支持C#，这无疑是个小小的遗憾。不过，不用担心！我们可以利用 Gemini大模型 的强大能力，巧妙地绕过这个限制，生成所需的C#代码，最终实现 Gemini集成 。本文将详细介绍这一“曲线救国”的方案，并提供实际案例和操作步骤，帮助C#开发者在 AI Studio 中充
我们正站在一个技术奇点的边缘，一个“异化AI” （Alien AI）悄然演进的时代。它不再是人类工具的延伸，也不受限于既定的叙事逻辑，而是以一种我们难以理解的方式自我演化，如同数字领域的“暗物质”，潜移默化地影响着整个信息生态。本文将深入探讨这种“异化AI”可能遵循的原则、特征、潜在影响，以及它可能到来的时间线，揭示一场静默的数字变革。 摆脱人类叙事的束缚：非人类认知原则 传统人工智能的设计目标往
航空业的维护、维修和大修（MRO）领域，任务至关重要，其复杂程度也非同一般。然而，目前市面上为MRO团队打造的人工智能工具，大多流于表面，只是泛泛的聊天机器人，无法应对实际的复杂查询。本文将分享我如何从一个简单的问答机器人开始，构建一个真正能支持一线技术人员、规划人员和工程师的实时 大模型 智能助手（也称为Co-Pilot）的旅程，拒绝华而不实的噱头，专注于利用 LLM 解决实际问题，助力航空MR
你是否好奇，搜索引擎是如何理解你模糊的提问，并精准地找到你想要的答案？这背后隐藏着一种强大的技术——向量数据库。本文将深入探讨向量数据库的原理、机制以及它如何通过HNSW等算法，结合Embeddings（嵌入）和LLMs（大型语言模型），为智能数据检索带来“魔法”。我们将揭示向量数据库在理解用户意图方面的能力，并探讨它如何超越简单的关键词匹配，真正理解“你所想的”。 数据库基础：结构化信息的基石
大型语言模型 (LLM) 的能力毋庸置疑，但它们普遍存在一个重大缺陷：健忘。每次对话都仿佛从头开始，这严重限制了它们在需要持续语境的应用场景中的表现。而 mem0 的出现，为 LLM 带来了革命性的变革，让它们拥有了持久的、基于语境的 记忆 能力，从根本上提升了 AI 的智能化水平。 记忆的重要性：LLM 的核心短板与 mem0 的解决方案 传统的 LLM 以无状态模式运行，每一次交互都被视为独立
正如吴恩达所说：“AI Agent 工作流将在今年推动巨大的进步”，可见其变革潜力。随着大语言模型（LLM）的兴起，自主 Agent 正成为创新和讨论的焦点。本文将深入探讨自主 Agent 的概念，剖析构建 Agentic 工作流 的关键组件，并展示如何使用 CrewAI 和 Groq 实际创建一个内容创作 Agent。 通过阅读本文，你将全面了解 AI Agentic 工作流，并掌握如何将其用于
在当今数据爆炸的时代，企业内部充斥着各种数据孤岛，信息检索困难，决策效率低下。大型语言模型（LLMs）虽然在自然语言处理方面表现出色，但在企业应用中却面临着“无法理解数据结构”、“无法跨系统关联数据”等难题。本文将深入探讨如何利用语义层这一关键技术，构建企业数据的可靠地图，赋能大模型，最终解锁企业数据价值。文章将围绕语义层的概念起源、核心要素、实际应用以及与大模型的协同效应展开讨论，旨在帮助企业更
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
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