想象一下，未来的互联网不再是静态网页和交互表单的集合，而是一个个动态的、具备对话能力的实体。你可以用自然语言向网站提问，就像咨询一位知识渊博的助手一样，并立即获得相关且有上下文关联的答案。这并非科幻小说，而是微软通过 NLWeb 这一开源项目，正努力实现的愿景，它将重新定义我们与互联网互动的方式。 NLWeb 代表了下一代网络交互方式的变革。在微软Build 2025大会上，由R.V. Guha亲
大型推理模型 (LRMs) 如 OpenAI 的 o1/o3、DeepSeek-R1 以及 Claude 3.7 Sonnet Thinking 等，在解决复杂问题方面取得了显著进展。然而，苹果公司的研究 “推理的幻觉：通过问题复杂性理解推理模型的优势和局限性” 揭示了这些模型在面对不同难度的问题时存在的显著局限性。这项研究没有采用传统的数学或编码测试，而是采用精心设计的谜题，揭示了 LRMs 的
在嘈杂的开源LLM生态中，找到真正可靠且适合训练的模型并非易事。本文精选了7款我个人信任并在实际AI训练课程中使用的开源LLM大模型，帮助你摆脱炒作，直击最佳选择。 无论你是初创团队、大学实验室还是企业AI部门，选择合适的开源LLM（大型语言模型）都是至关重要的一步。面对每周涌现的新模型、被操纵的基准测试、模糊的模型卡以及因用例而异的巨大性能差异，如何做出明智的决策？经过数月的微调、提示工程和架构
在当今信息爆炸的时代，如何快速有效地从海量网页中提取关键信息变得至关重要。本文将深入探讨如何利用 Ollama 在本地运行强大的 Mistral 大语言模型，并结合 Python 的网络爬虫和文本处理能力，实现网页内容的自动化摘要。通过本文，你将掌握一种无需依赖外部API，完全掌控数据，并能构建强大信息提取工具的方法。本文将围绕 Ollama、Mistral、Python、网页内容摘要 这四个核心
在探索如何运行大型语言模型（LLMs）时，一个至关重要的决策就是选择依赖系统 RAM 还是专用 GPU。理解两者之间的权衡，不仅能节省时间和资金，还能优化性能。本文将深入探讨在不同场景下，RAM 和 GPU 的优劣，帮助你做出最合适的选择。 速度与性能：GPU 的压倒性优势 GPU 在处理 LLMs 所需的矩阵运算方面具有得天独厚的优势。这是因为 GPU 是专为并行计算而设计的，它能同时处理大量数
引言：拥抱 AI 赋能的 VS Code 开发新纪元 欢迎来到 AI 赋能的 VS Code 工作流探索之旅！本文将深入研究两款强大的扩展：Continue 和 Cline，它们能够无缝集成 OpenWebUI（一个隐私优先的 AI 模型部署界面）。这些工具使开发者能够利用 AI 驱动的建议来编写、调试和优化代码，同时确保您的数据完全私密地保存在本地机器上，依托自托管模型。通过将 Visual S
GPT-2，作为早期的大型语言模型之一，以其强大的文本生成能力而闻名。本文将深入剖析 GPT-2 的架构，通过详细的步骤，揭示它是如何理解和生成文本的。我们将从分词（Tokenization）开始，逐步深入到嵌入层（Embedding Lookup）、位置编码（Positional Encoding）、Transformer块（Transformer Block）以及最后的输出层（Final Ou
在当今网络安全形势日益严峻的背景下，手动分析海量的安全日志以检测潜在威胁变得越来越耗时且乏味。本文将介绍如何利用大模型（LLMs）和云服务，构建一个名为“网络威胁分析器”的工具，旨在简化并加速这一过程，帮助安全从业者快速识别、提取和验证安全日志中的关键信息，从而提高网络安全防护效率。 背景与动机：告别繁琐的手工日志分析 传统的安全日志分析方式需要安全分析师逐行审查日志文件，这不仅需要深厚的专业知识
大模型 (LLM) 的训练，曾经是一个高不可攀的技术圣殿，只有拥有雄厚资金和强大算力的科技巨头才能涉足。然而，随着技术的进步和开源社区的蓬勃发展，现在即使在家中，也能以相对较低的成本，从零开始训练一个属于自己的 LLM。本文将深入浅出地介绍 LLM 训练的基础概念，并提供一个简单的实践案例，帮助你开启 LLM 的探索之旅。 1. 什么是大模型 (LLM)？ LLM，即大型语言模型 (Large L
你想为律师事务所、内部合规部门或法律研究机构构建一款智能聊天机器人吗？你是否已经厌倦了现有大语言模型（LLM）在法律领域“一本正经地胡说八道”，凭空捏造法规，错误解读条款？本文将分享如何利用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术，在Colab Pro环境下，仅仅花费4小时，对开源 Mistral 大模型 进行微调，打造一个高度专业、准确的法律助手。 法律领域的需求：超越通用L
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