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
Elixir，这门构建在Erlang虚拟机（BEAM VM）之上的函数式编程语言，以其卓越的并发性、容错性和分布式特性，在构建高可用性系统中独树一帜。随着人工智能（AI）尤其是大型语言模型（LLM）的飞速发展，许多人开始质疑：AI是否会取代程序员，Elixir的价值是否会因此降低？本文将深入剖析AI与Elixir之间的互动，论证AI在代码生成层面的进步，并不能撼动Elixir在系统架构和OTP（开
LLM应用就像一个复杂的黑盒，出现问题时，排查起来往往让人头疼。幸运的是，现在有了像deepeval这样的工具，可以帮助我们深入追踪、观察和评估 LLM应用 中的每一个组件，而这一切，只需要区区3行代码！本文将介绍如何利用Python装饰器，特别是@observe装饰器，来为你的 LLM应用 赋能，摆脱“黑盒”困境，精准定位问题根源。 LLM应用的“黑盒”困境：问题定位的挑战 LLM应用，尤其是基
AI Agent 的崛起标志着人工智能发展的一个重大转折点。它们不再仅仅是被动的工具，而是能够主动感知环境、推理判断、执行行动并持续学习的自主系统。本文将深入探讨 AI Agent 的定义、运作机制、应用场景以及面临的挑战，展望其在技术、商业和社会领域的未来前景。 AI Agent 的定义与核心特性：自主智能的跃迁 传统的软件系统依赖于预设的指令序列，而 AI Agent 则是一种能够自主行动的智
LLMOps（大语言模型运维）已成为2025年人工智能领域的核心技能。随着大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛，如何高效、稳定、安全地将这些模型部署到生产环境，并进行持续的优化和管理，成为了企业成功的关键。本文将为你精选2025年Udemy上最值得学习的6门LLMOps课程，助你掌握LLM的生产部署，应对未来人工智能的挑战。 1. LLMOps 的重要性：从研究到生产的关键一步 大语言模型
近年来，随着大模型技术的飞速发展，多语言AI系统的研究日益深入。一个核心问题浮出水面：语言结构究竟如何影响AI的性能表现？虽然早期研究暗示语言结构对AI的影响可能比想象中更大，但最新的研究表明，其影响更为微妙，且高度依赖上下文。本文将深入探讨语言类型学、分词算法、跨语言迁移和模型架构等关键因素，剖析语言结构对AI性能的真实影响，并探讨未来多语言AI发展的方向。 语言类型学的影响：差异与局限 语言类
AI is Actually They/Them：大模型技术是机遇还是挑战？
人工智能（AI），特别是当下炙手可热的大模型技术，就像罗马神话中的Janus，拥有两张截然不同的面孔。一方面，它蕴藏着引领人类文明迈向新高峰的巨大潜力；另一方面，也潜藏着可能加剧社会不公、甚至威胁人类生存的风险。 我们必须认真思考，如何驾驭这种爱恨交织的关系，决定是化解矛盾，还是选择与之共存。本文将深入探讨大模型技术所带来的机遇与挑战，以及我们应当如何面对这个“They/Them”般复杂的存在。
AI 领域正经历一场前所未有的变革。欧洲启动一项规模庞大的 AI 芯片计划，投资高达200亿欧元，意图打破美国和中国在 AI 领域的垄断。同时，AI 人才争夺战愈演愈烈，隐私安全警钟长鸣，而 AI 市场正以惊人的速度扩张。本文将深入剖析这些关键趋势，揭示 AI 时代的发展脉络。 基础设施：欧洲入局AI芯片军备竞赛 欧洲的 AI 战略无疑是一记重拳。这项高达200亿欧元的 AI Gigafactor
GPT-4 的强大能力，结合 RAG Fusion 检索增强生成技术的优势，以及 PostgreSQL 数据库的可靠性和 LlamaIndex 数据框架的灵活性，正共同推动 AI 应用进入一个崭新的时代。本文将深入探讨这一整合方案，揭示其在提升 AI 模型性能、拓展应用场景方面的巨大潜力。 GPT-4 与 RAG Fusion：提升生成质量与数据相关性 GPT-4 作为 OpenAI 开发的先进语
在快速发展的人工智能 (AI) 领域，企业常常面临着“决策麻痹”的困境，不知该如何下手。面对层出不穷的工具、术语和技术，过去踩过的坑也让企业在AI决策上更加犹豫。本文将深入探讨智能Agent的开发，对比 SDK (软件开发工具包) 与 Framework (框架) 的优劣，并探讨一种 混合方法 (Hybrid Approach)，帮助企业在复杂的大模型环境中找到最适合自身需求的解决方案。 AI A
本文将带你领略如何使用 lmdeploy 这一强大工具，像闪电一样快速部署前沿的 大模型（LLM），例如 InternLM 和 Qwen。无论你是开发者、机器学习工程师，还是对技术充满好奇的探索者，本文都将为你提供一份终极指南，帮助你轻松搭建并运行高性能的推理 API。 1. lmdeploy：大模型部署的瑞士军刀 lmdeploy 是本文的核心，它是一个旨在简化和加速 大模型（LLM） 部署流程
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