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
大语言模型（LLM）的出现无疑给内容创作领域带来了变革的可能，但现实是，目前由LLM生成的博客文章，尽管速度快、成本低，却常常让人感到空洞乏味。它们像是你从未雇佣过的最好的实习生，却又是你发布过的最糟糕的博主。虽然很多公司在博客底部标上“AI辅助”的字样，试图标榜创新，但这往往只是为了掩盖其内容的平庸。本文将深入探讨为何LLM在博客写作方面表现不佳，并提出改进建议。 1. 同质化内容：缺乏鲜明个性
LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于大型语言模型 (LLM) 的应用程序开发。它提供了一套预构建的组件和模式，帮助开发者快速构建复杂的 AI 工作流，而无需从零开始。本文将深入探讨 LangChain 的核心构建块，包括代理 (Agents)、工具 (Tools)、链 (Chains) 和记忆 (Memory)，帮助你理解如何利用这些组件构建智能应用。 代理 (Agents)：智能决
大型语言模型（LLM），如GPT-4、Claude和LLaMA，正在深刻地改变人与人工智能的交互方式。然而，要充分释放它们的强大能力，关键在于Prompt Engineering。本文将深入探讨优化LLM输出的各种高级Prompt Engineering技术，助您在大模型时代驾驭AI，实现卓越成果。理解提示词（Prompt）与响应之间的微妙关系是掌握Prompt Engineering的基础，通过
首段：无人机技术的飞速发展催生了海量结构化数据，也为人工智能，特别是大模型技术的应用开辟了新的天地。DroneGPT，一个基于 GPT 架构、专门针对无人机飞行日志训练的模型，就是一次大胆而富有成效的尝试。本文将深入探讨 DroneGPT 的诞生、价值、以及最终“日落”的原因，并展望其开发者 Advik Jaiswal 在 AgentOS 上的全新征程，揭示大模型技术在实际应用中的挑战与机遇。 1
大型语言模型（LLMs）彻底改变了自然语言处理领域，使检索增强生成（RAG）、语义搜索和问答等应用成为可能。然而，LLMs 也面临着一个关键限制：上下文窗口，它限制了模型可以同时处理的 token 数量（从 512 到 128,000 个 token 不等，具体取决于模型）。为了处理大型文档，我们使用文本分块——一种将文本分割成小的、易于管理的块的技术，这些块可以在不丢失意义和上下文的情况下适应这
在金融分析领域，数据安全至关重要。企业如何兼顾闭源大型语言模型（LLM）的强大能力与开源LLM的隐私保护优势？本文探讨如何结合GPT-4和LLaMA-3，构建混合LLM系统，从而在保密金融分析中实现洞察力与隐私保护的双赢。我们将深入研究混合架构的必要性，并提供两种可实际应用的混合模式，包括代码示例和流程图，帮助您在实践中落地。 引言：开源与闭源LLM的融合 2025年，关于使用闭源与开源大语言模型
大模型技术的飞速发展正在深刻地改变着各行各业，其中受影响最为显著的领域之一便是传统研究部门。曾经依赖于昂贵的人力成本、漫长的流程和有限的专家知识的研究模式，正在被以ChatGPT、Gemini、Claude和DeepSeek为代表的LLM（大型语言模型）驱动的LLM驱动研究方式所颠覆。本文将深入探讨这种颠覆性的转变，分析LLM驱动研究的优势，并展望未来研究员的角色转型。 研究部门的“末日”：传统模
近年来，Prompt Engineering（提示工程）一直是与大型语言模型（LLM）交互的焦点。但随着AI的飞速发展，一个新兴领域——Context Engineering（上下文工程）正在悄然崛起，它正在为智能体（Agents）、副驾驶（Copilots）乃至企业级应用提供强大的支持。本文将深入探讨 Context Engineering 的概念、重要性以及如何在实践中应用。 Context
在人工智能技术飞速发展的今天，生成式AI正以前所未有的速度渗透到各行各业。然而，如同未经训练的人手握着上膛的武器，缺乏稳固安全防护的AI部署正在酿成一场潜在的AI安全危机。本文将深入探讨2025年日益严峻的AI安全态势，揭示网络攻击的威胁，并为企业提供应对策略，确保在AI时代的安全。 AI安全漏洞：企业面临的巨大损失 过去几年，企业加速采用AI技术，然而随之而来的是网络攻击的激增。IBM《2025
Claude 作为一款强大的大语言模型工具，正在不断拓展其数据连接与应用能力。本文将深入探讨如何利用 Hugging Face Spaces 提供的 MCP (Model Context Protocol) 功能，使 Claude 能够安全、统一地访问并利用 CSP (Central Statistical Bureau，中央统计局) 的数据。通过实际案例和详细步骤，我们将展示如何将 Huggin
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