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
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
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