链接建设并没有消亡，它只是在进化。在大模型技术飞速发展的今天，传统的SEO策略正面临重新评估。谷歌的AI Overviews和搜索生成体验（SGE）等AI搜索更新正在加速推进，这意味着我们需要重新审视链接建设的策略。 链接建设的本质在于提升域名权威性，进而提高品牌可见性。但如今，链接的权重和它们如何影响AI生成的结果发生了重大变化。过去依靠少量反向链接和一些巧妙的页面优化技巧就能获得排名的时代已经
人工智能 (AI) 正在快速发展，AI Agent (人工智能代理) 作为其中一个关键领域，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨构建多智能体系统的各个方面，包括 AI Agent 的设计、架构、编排，以及克服实际应用中可能遇到的挑战。我们将重点分析 模型选择、工具定义、指令配置 这三个关键设计组件，并通过 Supervisor Pattern 和 Swarm Pattern 两种实现模式
大语言模型（LLM）正在重塑世界，你是否也听说了ChatGPT，却对Transformer的具体原理一头雾水？是否也认为LLM是未来趋势，却苦于不知从何入手？本文将分享我的LLM学习经历，旨在帮助你从零开始，避免踩坑，最终成为LLM英雄！ 1. 理解Transformer：LLM学习的基石 学习LLM的第一步，也是最重要的一步，是彻底理解Transformer架构。不要急于复制粘贴代码，那样只会让
在生成式 AI 的浪潮中，仅仅关注大型语言模型（LLM）的文本生成能力是远远不够的。本文基于 Raghav Sharma 对 Springer 出版社《生成式 AI 的应用》一书的评论，深入探讨生成式 AI 的更广泛应用，从领域感知生成、模拟生成、混合建模到可解释性和安全性，旨在为工程师和技术领导者提供将这些方法转化为实际系统的指导。 领域感知生成：超越通用模型 通用 LLM 固然强大，但在企业级
大模型（LLM）技术在招聘领域的应用日益广泛，从简历筛选到面试问题生成，似乎都能看到它们的身影。然而，如同文章标题所暗示的，过度依赖LLM可能会适得其反。本文将深入探讨LLM在招聘中存在的局限性，帮助企业更好地利用这一工具，让AI成为真正的副驾驶，而不是误导方向的驾驶员。 缺乏直觉与判断：招聘中的“照相机” LLM在招聘领域的首要局限在于其缺乏直觉与判断力。文章中将LLM比作“拥有照相机记忆但缺乏
我们正身处人工智能（AI）助手蓬勃发展的时代。从ChatGPT、Claude到Gemini，无数AI模型正深刻地改变着我们的工作、学习和解决问题的方式。然而，大多数人并未真正掌握这些工具的精髓，他们常常寄希望于拥有数十亿参数和海量数据的大模型能够轻松理解他们的需求。他们使用寥寥数语的prompt（提示词），期待奇迹发生；他们不加思索地接受AI的每一次回复，未经审核便复制粘贴其输出结果。最终，他们得
当我们在阅读“银行”这个词时，大脑能迅速根据语境判断指的是金融机构还是河岸。这种看似简单的任务，实则是一个复杂的认知过程，而机器直到最近才开始近似实现。 这就是语义理解的世界，也是大模型技术的核心挑战之一。 在这个领域，人工智能系统不仅仅是进行字符串匹配，而是真正地理解语言的含义。 语义理解：不仅仅是关键词 语义理解，顾名思义，是指机器理解语言含义的能力。它超越了简单的关键词识别，深入到上下文、关
在人工智能，尤其是大模型（LLMs）技术日新月异的今天，我们正面临着前所未有的信任危机——一种名为“自动化偏见”的认知陷阱。这种偏见是指人们过度依赖自动化系统，即使系统出错也倾向于无条件接受其输出结果的倾向。本文将深入探讨自动化偏见如何影响我们对大模型的信任，并分析其潜在的风险与应对策略。 自动化偏见：信任的根源与陷阱 自动化偏见并非新生事物，早在计算机普及之初就已存在。人们对计算机的信任源于其理
在“AI无处不在”的今天，AI Agent无疑是炙手可热的话题。但最近一次关于AI Agent的网络研讨会经历，却让我开始反思：我们是否已经过度解读甚至滥用了这个概念？将通过ETL流程创建Dashboard的过程也贴上“AI Agent”的标签，这让我不得不质疑：我们是否正在将所有自动化流程或Pipeline都视为AI Agent？那么，AI Agent真正的定义又在哪里？ ETL与“AI Age
检索增强生成 (RAG) 技术正日益成为现代人工智能应用的核心。本文将深入探讨 RAG 的演进，从传统的 RAG 系统 到更复杂的 Agentic RAG 方法，旨在帮助读者理解这两种范式的区别，并根据实际需求选择合适的 RAG 架构。随着大模型技术的快速发展，RAG架构也在不断演进，以满足更加复杂和多样化的应用场景。 1. RAG 技术：知识获取与生成的桥梁 RAG 技术 的核心在于结合大型语言
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