近年来，AI Agent (人工智能代理) 的概念炙手可热。从 GitHub Copilot 这样的代码助手，到 Google 的 Jules，再到 Stitch 和 Cursor IDE 等新兴工具，科技巨头们正竞相开发基于 AI Agent 的创新应用。想象一下，拥有一个能够自主上网搜索信息、比较不同方案并为你订购披萨的私人 AI Agent。这正是 AI Agent 的潜力所在！本文将深入探
想象一下，你的团队中多了一位永不疲倦、从不争执、记忆力超群的工程师，这不再是遥不可及的梦想，而是LLM（大型语言模型）技术带来的现实。一位资深软件架构师的朋友，在离开键盘十年后，重新投入软件开发。但这一次，他不再亲自编写代码，而是引导 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 来完成。这不仅仅是辅助编码或自动化，而是一种全新的模式：引导编码，它正在颠覆我们对
导语： 大模型（LLM）技术的飞速发展在提高开发效率的同时，也带来了新的安全隐患。本文将深入探讨一种名为“Slopquatting”的由大模型幻觉导致的威胁，分析其原理、危害，并提供相应的防范措施，帮助开发者在享受 AI 带来的便利的同时，规避潜在的风险。 一、大模型幻觉：Slopquatting 的温床 “大模型幻觉”是指大型语言模型（LLM）生成不真实或不准确信息的能力。这种幻觉并非简单的错误
近年来，大模型技术如GPT-4、Claude 3、Llama 3等已成为各类语言应用的基础。它们凭借强大的语言理解和生成能力，在各行各业崭露头角。然而，要让这些“通用型选手”真正适应特定领域的任务，并充分发挥其潜力，并非易事。本文将深入探讨三种关键的大模型优化策略——预训练、微调和检索增强生成（RAG），并结合实际案例，为您提供一套实用的大模型应用指南，助您打造高效、可靠的大模型系统。 1. 夯实
Qwen2.5-VL 7B 是阿里巴巴达摩院开发的开源语言模型Qwen系列中引人注目的视觉语言模型。本文将深入评估 Qwen2.5-VL 7B 在 macOS 系统上，通过 Ollama 运行时的视觉理解能力，包括真实场景理解、文档解析、图表分析以及逻辑推理等方面，展示其在本地环境中执行多模态任务的出色性能，以及它与 Gemini, GPT-4V, 甚至 LLaVA 等模型的竞争力。 1. Qwe
在软件开发领域，一份清晰、全面的产品需求文档(PRD)是项目成功的基石。然而，传统PRD的编写往往耗时耗力，而且容易出现信息遗漏和不一致。随着大模型(LLM)技术的快速发展，我们可以利用Prompt工程，显著提升PRD的生成效率和质量，特别是当PRD需要作为代码生成Agent的输入时，高质量的Prompt显得尤为重要。本文将深入探讨如何通过精心设计的Prompt，指导大模型生成一份可供Coding
生成式AI（Generative AI，GenAI）正在席卷各个行业，从自动生成文本到创造逼真图像，它的潜力令人惊叹。想在这个激动人心的领域有所建树，需要系统地学习相关知识和技能。本文将为你提供一个全面的学习路线图，涵盖从基础知识到实战应用的关键要素，助你快速掌握生成式AI的核心技术，并能实际应用在诸如文本生成，图像生成以及构建RAG (Retrieval-Augmented Generation
在使用大型语言模型（LLMs）时，系统各部分之间拥有一致且结构化的沟通方式至关重要。模型上下文协议（MCP）应运而生，它是一种使客户端设备上运行的LLMs能够与服务器进行通信的方法，从而获取额外的工具、数据和服务。而STDIO，作为MCP通信的一种关键方式，扮演着举足轻重的角色。理解STDIO对于构建高效、可靠的大模型应用至关重要。 模型上下文协议（MCP）：LLM通信的桥梁 模型上下文协议（MC
生成式AI领域蓬勃发展，其中两种主流技术路径——自回归模型和扩散模型扮演着核心角色。了解这两种模型的工作原理，以及它们在生成式AI应用中的优劣势，对于更好地选择、优化和部署相关技术至关重要。本文将深入探讨这两种模型的原理、应用场景以及未来发展趋势，帮助读者更好地理解自回归模型和扩散模型在大模型技术领域的地位。 自回归模型：步步为营的序列生成 自回归模型（AR, Autoregressive Mod
想体验像ChatGPT一样逐字逐句“思考”的AI聊天机器人吗？本文将带你深入探索流式AI的魅力，手把手教你使用FastAPI构建闪电般快速的后端，利用WebSocket实现实时聊天，并借助PocketFlow框架组织代码，最终打造一个真正具有实时对话感的AI Web应用。不再需要盯着加载指示器，让你的AI Web应用像与真人对话一样自然流畅！ 为什么你的AI Web应用需要流式响应？ 想象一下两种
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