在政府服务领域部署人工智能（AI）聊天机器人正变得日益普遍，但一个关键的挑战是幻觉问题，即AI系统自信地生成听起来合理但实际上不正确的信息。设想一下，一位市民使用政府AI聊天机器人查询新加坡保健储蓄（MediShield）的理赔额度上限。他们问道：“在新加坡，MediShield的每个保单年度的最高理赔额度是多少？”AI回答说：“$150,000。”但实际上，自2025年4月以来，MediShie
在AI技术日新月异的今天，我们时常面临着前所未有的挑战与机遇，如同诗歌中向Ganesha（象头神）祈祷一般，渴望破除前行道路上的重重阻碍。本文将以这首献给Ganesha的诗歌为灵感，解读其中蕴含的智慧，并将其与AI时代的挑战与机遇相结合，探讨如何从Ganesha的形象与象征意义中，汲取指引，助力我们在AI领域不断前行。 1. Vighnaharta（障碍破除者）：AI伦理与风险控制 诗歌中将Gan
在使用大语言模型 (LLM) 时，尤其是在模型规模越来越大，生成序列越来越长的情况下，推理速度和效率至关重要。KV 缓存 (KV Caching) 是一种关键的优化技术，能够显著提高生成速度，并降低内存占用。本文将深入剖析 KV 缓存 的原理、工作机制以及适用场景，帮助读者更好地理解和运用这项技术。 什么是 KV 缓存？从 Transformer 的 Q、K、V 说起 要理解 KV 缓存，首先需要
当世界目光聚焦于OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini时，中国科技巨头腾讯正悄然构建一个同样强大甚至在某些方面更胜一筹的AI大模型——混元（Hunyuan）。这款多模态AI大模型旨在变革金融、医疗、电商和教育等多个行业，而它的出现，无疑是中国在人工智能领域的一次重要突破。本文将深入剖析腾讯混元的各项特性，并探讨其在全球AI竞争格局中的地位。 混元：企业级多模态AI大模型的崛起 不
检索增强生成 (RAG) 技术正在成为优化大模型 (LLM) 应用的关键手段。本文将深入探讨如何利用多智能体 RAG 架构，构建一个服务于 Bandung 游客的智能聊天机器人，提升旅游咨询的效率与准确性。该解决方案不仅规避了传统 LLM 的知识截止日期和上下文理解不足等问题，还为个性化旅游推荐提供了可能。 RAG：弥补大模型的局限 RAG 的核心价值在于，它允许 LLM 在生成回复之前，先从外部
大语言模型（LLM），如ChatGPT、LLaMA和Mistral，近年来在自然语言处理领域取得了显著的突破。然而，在资源受限的场景下，小型语言模型（SLM）因其轻量级和高效率而备受青睐。本文将深入探讨一个经常被忽视却至关重要的因素：分词技术，以及它如何深刻地影响着SLM的性能、成本和设计决策。理解分词技术对于使用或构建SLM的开发者来说，是提升模型效率和准确性的关键。 1. 分词技术：SLM 理
你是否曾惊叹于仅凭寥寥数语便能生成的惊艳图像，或在几秒内完美起草的电子邮件？这正是生成式AI的力量，它正迅速重塑我们在各个行业的工作、沟通和创造方式。近年来，ChatGPT、Midjourney和GitHub Copilot等工具的涌现，让这项变革性技术走入了大众视野。从IT、营销到设计、教育和运营，在AI模型突破、海量数据集和易于获得的计算能力的推动下，生成式AI正迅速成为现代职场的一项必备技能
你是否也曾梦想拥有钢铁侠托尼·斯塔克那样的智能助手JARVIS，瞬间整理庞杂的信息，高效学习？Google的实验性AI工具 NotebookLM，正试图将这个梦想变为现实。它能将文档、PDF、YouTube视频甚至网页链接，转化为可查询的 知识库，帮助你从信息过载的困境中解脱，将 混沌 转化为清晰的 洞察，让你的研究效率实现质的飞跃。本文将深入探讨 NotebookLM 如何解决信息管理难题，助力
近年来，大模型技术蓬勃发展，AI工具层出不穷，为开发者提供了前所未有的便利。本文将以 Alexander Zuev 仅用3周时间打造的通用比价追踪器 SENSR 为例，深入探讨如何借助 AI Scrapers、Cloudflare Worker、Hyperdrive 和其他技术，快速构建一个实用且可盈利的互联网产品。SENSR 的成功实践为我们提供了一个绝佳的案例，展示了如何利用最新的技术栈，解决
随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，一种全新的自动化研究辅助工具——深度研究智能体 (Deep Research Agents, DR Agents) 正在崭露头角。它超越了传统的信息检索方式，整合了自主推理、迭代检索和信息综合，形成一个动态的反馈循环。本文将深入探讨深度研究智能体的核心技术、架构组成，以及其在解决复杂信息需求方面的巨大潜力，并以Kimi-Researcher为例，展现其在强化
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