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
导语： 在大模型技术浪潮席卷软件工程领域的今天，我们正经历一场前所未有的变革。软件工程师不再仅仅是代码的编写者，而是需要重新审视自身角色，适应新的工作方式。本文将深入探讨在大模型时代，软件工程师的几种典型角色：架构师、工匠、规划师与氛围组，帮助你认清自身定位，把握时代脉搏。 大模型带来的根本性变革 大模型（Large Language Models，LLMs）的出现，不仅仅是为软件工程师们提供了一
AI 会取代软件工程师的工作吗？ 深度剖析大模型时代程序员的机遇与挑战
近年来，AI，尤其是像 ChatGPT 和 GitHub Copilot 这样的大模型工具的快速发展，引发了人们对各行业工作岗位的担忧。一个备受关注的问题是：AI 会取代软件工程师的工作吗？本文将围绕这个核心问题，深入探讨 AI 对软件工程领域的影响，分析程序员面临的机遇与挑战，并展望 大模型 时代软件工程师的未来发展方向。 AI 工具：软件工程效率的加速器 AI 工具，如 GitHub Copi
2022 年，作者 Altan Atabarezz 作为 SAS Software 东南欧地区的数字化转型负责人，亲身经历了一个价值百万美元的 AI 项目。 他发现，与其兜售复杂的软件功能，不如引导客户思考 “AI 能力” 的真正含义，以及如何快速建立这种能力。 如今，大模型技术日新月异，要想成为真正的 AI 专家或许并非一朝一夕可以实现，但通过培养良好的 AI 素养，每个人都能逐步掌握 AI 的
随着人工智能 (AI)，尤其是大模型 (LLM) 技术如 GPT、Claude 和 Gemini 的飞速发展，软件工程师的未来走向成为一个备受关注的话题。本文将深入探讨在大模型时代，软件工程师的角色是否会被取代，以及如何适应并重塑自身，抓住机遇。 AI 加速：软件工程的革命性变革 AI 加速是当前软件工程领域最显著的特征。过去，软件开发主要依赖人工编写和调试代码，而现在，AI 正在以前所未有的速度
在人工智能时代，充分利用大型语言模型（LLM）不仅仅是提出问题，更在于提出正确的问题。 这就是 Prompt engineering 发挥作用的地方，它将通用模型转变为强大的 数据分析 工具。 什么是Prompt engineering？ Prompt engineering 是一种通过精心设计输入提示，包括上下文和明确指令，来引导 LLM 产生准确且相关响应的技术。 就像我们与不同的人交流时会根
首段：GenAI项目落地困境与执行差距 如今，企业对生成式人工智能（GenAI）的投资热情空前高涨，然而，许多项目最终却沦为耗资巨大的“原型”，无法真正落地并产生收益。正如一位CTO无奈地表示，他们拥有先进的模型和顶尖的工程师，最终却得到一个价值280万美元、无法在生产环境中运行的原型。这并非个例。麦肯锡《2025年人工智能现状》报告显示，高达67%的企业级GenAI项目未能实现可衡量的投资回报率
llmtrend