大模型技术趋势分享：LLM、RAG、Prompt、Agent、Fine-tuning等，学习资料免费领取：https://pan.baidu.com/s/1BPaPISPpQHIIq4-BPhM67g?pwd=22qy
模型上下文协议（MCP）正迅速成为人工智能领域的新兴标准，它如同AI时代的“USB-C”，为大型语言模型（LLM）与各种企业系统、API和数据源之间的连接提供了标准化方法。本文将深入探讨MCP的核心概念、架构、安全风险、行业应用，以及未来发展趋势，帮助读者全面了解这项革命性技术。 MCP：解决人工智能集成难题 长期以来，将大型语言模型与外部数据源集成一直是个难题。传统方法需要为每种集成编写定制连接
大语言模型（LLM）如今已经渗透到我们生活的方方面面，但你是否好奇，这些看似智能的AI是如何理解我们的问题并给出连贯回答的？其核心在于一种被称为概率性下一词预测的机制。本文将深入探讨LLM的这一核心机制，揭示其工作原理，并解释为何即使在相同提问下，LLM有时也会给出不同的答案，这其中温度扮演着关键角色，同时，我们也会深入探讨随机性在LLM回答生成过程中的影响。 词元化：AI的语言基础 要理解概率性
在自然语言处理（NLP）领域，词语的顺序不仅仅是重要的，而是至关重要的。正如“狗追猫”和“猫追狗”这两个句子，相同的词语，表达的却是完全相反的意思。这种语言的根本原则对Transformer架构提出了独特的挑战。与前代模型LSTM和RNN不同，Transformer并行处理序列中的所有token，而非逐个处理。这种并行处理能力是Transformer最大的优势，实现了前所未有的速度和效率。然而，这
在快速迭代的大模型开发领域，有时推倒重来才是通往成功的唯一途径。本文将深入探讨作者从一个 “成功原型综合症” 中挣脱，最终踏上 “伟大重建” 之路的历程，并着重分析他在其中学到的经验教训，以及 领域驱动设计 (Domain-Driven Design)、双环境开发、意图驱动架构 和 持续学习 在项目重建中的关键作用。 成功的原型综合症与大模型架构评估 许多项目都经历过这样的阶段：一个功能初具雏形的
想轻松安全地与朋友共享大型文件或远程访问家庭媒体服务器吗？传统的VPN设置复杂，端口转发存在安全隐患，而昂贵的云存储又让人望而却步。本文将介绍一种轻量级、安全的解决方案，利用 Docker、Dufs 和 Cloudflare Tunnel，只需一个链接即可直接从你的电脑共享文件，无需端口转发，并内置身份验证，让你轻松搭建自己的家庭文件共享服务器。 核心问题：传统文件共享的痛点 传统的文件共享方式，
大模型技术浪潮下，传统的 对话设计 正在经历一场深刻的变革。作为一名长期从事对话设计的从业者，我常常思考如何应对这种变化，并发现许多同行也面临着相似的困惑。本文将围绕混合体验、Prompt工程、版本控制、A/B测试、系统设计和作品集展示这几个关键问题，探讨大模型时代下对话设计的新挑战与机遇，并尝试寻找一些可能的答案。 对话设计的范式转移：从脚本到Prompt 传统的对话设计往往依赖于预先编写的脚本
引言 想象一下，你的AI助手不仅能遵循指令，还能像你一样思考——实时适应，模仿你的决策风格，甚至与你的神经模式保持一致？ 一项名为 CENTAUR 的突破性“认知基座模型”在超过 1000 万次的人类试验中进行了微调，使这一愿景成为现实。 在本文中，我们将探讨这种新的范式如何重塑企业，重新定义低代码 AI 市场，并预示着一场AI-认知科学的巨大融合。这一融合将催生出更智能、更灵活的AI伙伴，它们能
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在各行各业的应用日益广泛。在金融领域，尤其是在金融建模方面，AI大模型正展现出巨大的潜力。本文将深入探讨如何利用AI大模型构建金融模型，重点关注如何通过智能复制粘贴现有模块，并结合精细化微调，提升建模效率与准确性。我们将借鉴Roman Ulasevich, CFA的文章，解析AI大模型在金融建模中的实际应用，并展望未来的发展方向。 上下文构建与提示工程：金融建
2025年，AI 领域特定 Agent 将迎来爆发式增长。数据科学家兼开发者倡导者 Apoorva Joshi 预测，未来我们将看到越来越多能够自主完成复杂任务的智能体，而这些智能体的核心驱动力来自于大型语言模型（LLM）的发展。本文将深入探讨 AI 领域特定 Agent 的概念，从 生成式 AI 的演进到 Agentic AI 的崛起，剖析其原理、应用以及未来发展趋势，并结合实际案例分析其如何在
检索增强生成 (RAG)在大模型 (LLM) 应用中扮演着至关重要的角色，它能帮助 LLM 基于真实数据生成回答，从而避免“幻觉”。然而，不同的 RAG 实现之间存在着显著差异，尤其是在处理包含表格、图表和密集文本的复杂文档时，精度 差异更是尤为明显。为了更准确地了解不同平台的 RAG 能力，本文将深入探讨 EyeLevel.ai 最近的一项研究，并分析其对 RAG 应用开发者的重要启示。 1.
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