人工智能（AI）正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从招聘工具到刑事司法算法，它深刻地改变着我们的工作、沟通和决策方式。虽然AI技术承诺效率和客观性，但它也隐藏着一个不容忽视的代价：偏见。尽管AI系统建立在数据和逻辑之上，但许多系统却反映甚至放大了其创造者或训练数据的固有偏见。本文旨在揭露AI偏见和歧视的深层机制，分析其影响群体，并探讨构建更公平AI系统的潜在解决方案。 理解 AI 偏见
量化感知训练（QAT）正日益成为大语言模型（LLM）领域的主流技术。本文将深入探讨这项技术，以及它如何推动4-bit模型在边缘设备上的广泛应用。我们将分析量化的关键挑战，剖析ZeroQuant和LLM-QAT等重要研究，并展望QAT在未来AI发展中的潜力，特别是在消费级GPU上的应用。 大语言模型（LLM）量化的必要性：效率与成本的双重考量 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在自然语
近年来，大模型(Large Language Models, LLMs) 的崛起在自然语言处理领域掀起了革命。尤其是那些能够生成显式思维链条的推理模型(Reasoning Models)，被寄予厚望，认为它们具备了理解并解决复杂问题的能力。然而，这些模型究竟是真正具备了推理能力，还是仅仅在模拟推理过程？本文将基于一篇研究论文，深入探讨问题复杂性对推理模型的影响，剖析其优势与局限，揭示大模型推理能力
AI Agent 正成为连接大型语言模型（LLM）与现实世界的关键桥梁。它们不仅能理解我们的指令，还能利用各种工具完成复杂任务。本文将带你深入了解如何从零开始构建一个 AI Agent，解析其中的核心概念如 LLM、工具、函数调用以及 MCP Server，并探讨如何利用 LangChain 等框架简化开发流程，让你掌握构建智能代理的底层逻辑。 什么是工具？AI Agent 的行动之手 在 AI
随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，越来越多的企业开始尝试将其应用于实际业务场景。然而，将LLM从实验室环境成功部署到生产环境并非易事。本文将深入剖析一本名为《大型语言模型：深度探索》的书籍，探讨其在LLM系统构建、风险管理和实际部署方面所提供的宝贵见解，旨在帮助工程师和技术领导者更好地应对LLM部署过程中面临的挑战。本文将聚焦多因素评估、适配器特化、提示词版本控制、分层风险建模等关键概念，
在 Google Cloud 上探索 Vertex AI 的 Prompt Engineering 能力，并将其应用于 Gemini 模型进行 GenAI 应用开发，是我近期技术学习的一个重要里程碑。 我成功完成了“Vertex AI 中的 Prompt 设计”技能徽章及挑战实验室，深入了解了提示工程的机制和实际 GenAI 应用开发，这不仅仅是一次指导性的实验，更是一次独立的挑战，要求我应用所学
大语言模型（LLM）的量化技术，一直是让庞大模型得以在消费级硬件上运行的关键。然而，在下载各种量化版本的LLM时，你是否也曾对那些神秘的后缀感到困惑？例如，Qwen模型时，面对Q4KM、Q80、Q6K这些选项，到底该如何选择？Q8一定比Q4更强大吗？本文将深入剖析这些量化后缀的含义，让你彻底理解它们背后的技术原理，从而能够根据你的硬件和应用场景，做出明智的选择。 理解量化与”QR
大语言模型（LLM）的出现，让人惊叹其在语言理解和生成方面的能力。它们能以惊人的速度和流畅度完成各种任务，从回答问题、解读诗歌到解释物理学定律，甚至模仿西塞罗的修辞风格。然而，当我们惊叹于这些技术奇迹时，一个根本的问题浮出水面：它们究竟缺少什么？本文将探讨大模型在认知上的认识论局限性，论证它们受限于纯粹的句法预测，无法真正获得语义理解和信念，并最终止步于对真理的追求。 1. 表象并非本质：句法操纵
大型语言模型（LLM），如GPT-4、Claude和Gemini，无疑是当下最炙手可热的技术。然而，在“只需添加AI”的炒作背后，开发者们在构建实际应用时，却面临着诸多挑战。本文将深入探讨大模型的“黄金承诺”与开发者所遭遇的现实之间的差距，揭示其隐藏的成本、幻觉问题、微调的迷思以及部署的困境，帮助大家更理性地看待并负责任地应用这项技术。 1. “免费”大模型的隐形成本 开源大模型，如Mistral
随着GitHub Copilot用户突破百万，以及调查显示编码和测试任务平均节省时间在16%到50%之间，AI代码助手正迅速从“好奇”转变为PHP开发团队的日常伙伴。对于维护着一些网络最繁忙后端的PHP团队来说，精心设计的提示工程(Prompt Engineering) 是将大语言模型(LLM) 转化为一个无需入职培训的初级结对程序员的“接口”。 本文将深入探讨在PHP项目中提示工程的重要性，分享
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