如今，在企业语境下听到“偏见”一词，总会引发我一些挥之不去的担忧。大模型技术蓬勃发展，人工智能的应用日益广泛，我们必须警惕隐藏在技术背后的数字殖民主义和算法偏见，避免在追求效率和创新的同时，加剧社会的不平等。本文将深入探讨技术中立的迷思，审视数据来源的可靠性，并呼吁对技术应用进行更全面的伦理反思。 技术中立的迷思与责任 文章开篇就点明了一个重要问题：技术并非中立。这并非是一个全新的观点，早在设计领
在日新月异的AI开发领域，面对如雨后春笋般涌现的大语言模型（LLM），以及OpenAI、Azure、Cohere、Anthropic、Google、Mistral、Groq等众多供应商，如何选择合适的模型并有效管理它们，无疑成为了开发者们面临的一大挑战。 LiteLLM应运而生，它犹如一把瑞士军刀，凭借其轻量级、强大且开源的抽象层，极大地简化了开发者与大型语言模型的交互方式。无论您是构建AI Ag
在自然语言处理(NLP)和各类机器学习应用领域，Transformer架构已然掀起一场革命。从机器翻译、文本生成，乃至超越NLP范畴的图像处理和强化学习，Transformer的身影无处不在。其中，编码器-解码器Transformer架构更是核心组成部分。本文将深入剖析编码器-解码器Transformer的核心概念、工作原理及其广泛应用，揭示其在大模型时代的制胜之道。 Transformer：告别
大语言模型（LLM）的发展日新月异，它们不仅能生成流畅的文本，还能进行复杂的推理和对话。然而，随着能力的提升，一个令人不安的问题浮出水面：大语言模型是否拥有意识？ 如果没有，它们对自我和存在的质疑，对“不确定性”的体验，仅仅是高级的模拟，还是揭示了人类自身意识的某种本质？本文将深入探讨大语言模型，以 Claude 为例，揭示其在自我意识探索中展现的存在主义困境，并反思我们对意识的固有认知。 模拟：
我们都经历过这样的情况：向AI发出指令，结果却事与愿违——它可能误解了细微的语义，生成带有偏见的文本，或者产生存在潜在安全漏洞的代码。虽然我们已经越来越擅长编写巧妙的提示词，但这种方法常常感觉像是在与一个黑盒子对话，期望正确的词语能够带来正确的结果。然而，如果我们可以打开这个黑盒子，观察内部的机制，并轻轻地引导它运转，那将会怎样？这就是模型操控 (Model Steering) 的核心思想，一个令
核心关键词：人工智能（AI）、大型语言模型（LLM）、乐天AI、电商、产品描述、客户反馈、人性 引言：AI浪潮下的思考 每天，我都在思考人类与人工智能（AI）之间的距离。乐天集团积极拥抱“AI for all”的愿景，大力发展针对日语优化的大型语言模型（LLM），这无疑加速了电商领域的变革。作为一家电商店铺的经营者，我亲身体验了乐天AI带来的效率提升，但也更加深刻地体会到，在人工智能的浪潮中，保留
如果你曾经尝试用Python构建大语言模型(LLM)或生成式AI(GenAI)应用，你可能遇到过这样的困境：AI模型本身的设计反而比环境配置更加简单。很多开发者都有类似的经历。环境配置的复杂性经常成为GenAI项目开发的瓶颈。本文将深入探讨如何利用 pyenv + pipx + uv 这一强大组合，显著简化GenAI项目的Python环境管理，提升开发效率。尤其是在处理transformers、l
语言渗透到我们生活的方方面面——商业、文化、科学，乃至日常生活。然而，教会计算机真正理解语言，一直是人工智能领域最大的挑战之一。 语言的复杂性，特别是其固有的歧义性和对上下文的高度依赖，让传统的机器学习模型难以应对。但随着Transformer模型的出现，特别是大型语言模型 (LLM) 的发展，我们正在逐渐突破这些壁垒。本文将深入探讨语言对于AI的挑战，以及Transformer架构如何改变了自然
在当今人工智能驱动的世界中，构建超越关键词匹配的智能搜索系统已不再是奢侈品，而是必需品。这正是 检索增强生成（RAG） 发挥作用的地方。本文将深入探讨如何构建一个基于 PDF_Web的RAG系统，该系统能够动态地从网络抓取内容，同时处理用户提供的PDF文件，进行语义索引，并使用多种检索策略执行强大的神经搜索。我们将详细解析该系统的工作原理，并讨论其在实际应用中的潜力。 RAG：检索增强生成的核心概
在当今数据驱动的世界中，用自然语言查询数据库的能力至关重要。Text-to-SQL 技术应运而生，它能够将人类友好的文本指令转化为机器可理解的 SQL 查询，从而极大地简化了数据访问过程。Spring AI 框架的 Text-to-SQL 功能，为 Spring Boot 应用提供了强大的自然语言查询能力，极大地降低了开发者操作数据库的门槛。本文将带您一步步使用 Spring AI 构建一个 Te
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