随着大模型技术的日益成熟，AI Agents正在成为数字营销领域一股不可忽视的力量。利用Python编程，我们可以轻松构建并部署这些智能代理，实现营销活动的自动化和智能化。本文将深入探讨如何利用Python代码，结合crewai和langchain_openai等关键库，搭建基于OpenRouter平台的AI Agents，简化数字营销流程，并最大化营销效果。我们将聚焦于AI Agent的设置、L
人工智能领域正在以惊人的速度发展，LLM(大型语言模型)、Embedding(嵌入)、RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)和工作流等术语层出不穷，让人眼花缭乱。无论您是开发者、产品经理还是人工智能爱好者，理解这些基础概念对于构建现代人工智能应用程序至关重要。本文旨在清晰简洁地剖析这些概念，让您能够自信地驾驭和应用这些技术，并利用LangChain和LangGraph等框架，构建更加智能的A
随着人工智能系统在关键应用中的快速部署，对全面安全测试的需求比以往任何时候都更加迫切。传统的安全评估方法难以跟上现代AI系统动态变化的步伐以及不断演变的威胁态势。自动化红队演练应运而生，这是一种革命性的方法，它利用自动化的力量，持续探测、测试和加强AI防御，以抵御复杂的对抗性攻击。本文将深入探讨自动化红队演练的概念，以及它如何在大模型时代发挥关键作用，保障AI系统的安全。 理解自动化红队演练 自动
AI 技术的飞速发展引发了广泛的讨论，许多人担心 AI 会取代人类的工作。然而，AI 并非万能的，它依然需要人类的监督，并且存在诸多局限性。本文将探讨 AI 的真实能力边界，以及我们应该如何正确地与 AI 协作，从而创造一个共赢的未来。核心观点是，与其担忧 AI 取代工作，不如学习如何与 AI 协同工作，用 AI 增强自身能力。 精准性：AI 幻觉与人工干预 即使是最先进的 AI 模型，其输出质量
你是否也听腻了“AI”这个词？ “生成式AI”是否让你觉得既熟悉又陌生？或许你已经体验过 ChatGPT 的强大，惊叹于 AI 绘画的精美，或者好奇这些工具背后的运作原理。 如果你对 AI 领域充满好奇，渴望深入探索，却又被专业术语和复杂概念所困扰，那么这篇指南正是为你量身定制，它将引领你从消费者转变为创造者，掌握大模型技术，开启你的 AI 奥德赛。 生成式AI 的核心：从识别到创造 理解 生成式
人工智能领域在近年来经历了翻天覆地的变化，而这场变革的中心，正是一篇2017年由Google研究人员发表的名为“Attention is All You Need”的论文。这篇论文看似简单的标题，却孕育了一种全新的神经网络架构——Transformer，它已经成为构建大型语言模型（LLMs）和推动我们今天所看到的生成式AI爆炸式发展的基石。本文将深入探讨“Attention is All You
大型语言模型（LLM）正日益成为我们生活和工作中不可或缺的一部分，但现有的互联网架构并未针对它们的特性进行优化。本文旨在探讨如何通过重塑互联网，特别是通过引入“工具即视图”（Tool-as-View）这一概念，来降低LLM的认知负荷，从而为AI打造一个更高效的用户体验（UX）。这并非简单的技术升级，而是对互联网底层逻辑的重新思考，旨在构建一个以机器为先的全新网络世界。 降低认知负荷：从人为本到机器
在任何机器学习产品中，评估都是基石。对质量评估的投入能带来显著的业务回报。让我们一起探索构建大模型（LLM）产品评估体系的潜在商业价值，并深入了解如何有效地监控LLM产品的质量。 引言：评估的重要性与业务价值 正如管理顾问彼得·德鲁克所言：“如果你不能衡量它，你就不能改进它。” 构建一个强大的评估系统，可以帮助您识别需要改进的领域，并采取有意义的行动来增强您的产品。LLM 评估就像软件工程中的测试
你是否曾经渴望过一个能够准确回答问题，避免胡编乱造的主题公园助手？本文将带你了解如何利用 LangChain、FAISS 和 Hugging Face 构建一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的智能助手，打造一个没有“幻觉”的可靠问答系统。通过本文，你将了解到如何结合这些强大的工具，创建一个能够自信地说“我不知道”，而不是给出错误信息的智能助手。 R
随着大型语言模型（LLMs）的崛起，我们对语言的理解正在经历一场深刻的变革。语言不再仅仅是表达意义的工具，而更像是一个由结构约束驱动的句法激活序列。本文将探讨在LLM时代，语言如何从以意义为中心转向以形式为中心，并深入分析形式句法激活 (FSA) 的概念，最终呼吁语言理论和认知框架进行结构性的调整。 语义的消退：LLM的本质 在传统的语言理解中，语义被认为是语言的核心。人们通过语言来传递信息、表达
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