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
在大模型应用日渐普及的今天，如何让大模型能够准确、高效地处理特定领域的知识，成为了一个重要的课题。文章介绍了利用 RAG（检索增强生成） 技术构建 PDF 聊天机器人 的方法，这种方法无需对 大模型 进行耗时耗力的微调，就能实现对 PDF 文档的智能问答，为企业和个人提供了更灵活、高效的解决方案。本文将深入探讨 RAG 技术的核心优势、实现原理以及实际应用，帮助读者快速掌握构建 RAG 驱动的智能
你的团队每天在Slack、会议记录、邮件中消耗大量时间？或许你已经开始使用 AI 自动摘要工具，例如 Slack 的新功能，来提升效率。然而，你是否意识到，这些看似便捷的工具背后，隐藏着一场深刻的变革：你的团队沟通方式、决策逻辑、知识传递，甚至企业文化，正在被看不见的 Prompt工程 悄然重塑。这不再仅仅是一个效率工具的选择，而是一个战略决策：究竟由谁，或者说，由什么样的逻辑来塑造你的团队文化？
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的突破，但其庞大的参数量使得模型微调成为一项成本高昂且对硬件要求极高的任务。为了解决这个问题，QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation，量化低秩适配) 应运而生。QLoRA 是一种轻量级的微调方法，即使在只有几 GB 显存的 GPU 上也能高效地微调大型语言模型。本文将深入探讨 QLoRA 的原理、优势，并结合实际案
你是否曾好奇，像GPT或BERT这样的大型语言模型（LLM）是如何理解语句中词语顺序的？如果没有位置编码，它们将无法区分“猫坐在垫子上”和“垫子坐在猫上”这两句话，因为它们会丧失对词语顺序的感知能力。本文将深入探讨位置编码的作用、原理以及在大模型中的重要性。 Transformer 模型的局限性：缺乏对顺序的感知 Transformer架构是现代语言模型的核心，它以并行的方式处理输入的token，
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）正日益渗透到我们生活的方方面面。想要深入了解大模型的工作原理，掌握一些核心概念至关重要。其中，Token和Embedding就如同大模型的基石，深刻影响着模型的输入、理解和输出。本文将围绕这两个核心概念展开，深入剖析它们在大模型中的作用，并结合实际案例进行讲解。 Token：文本的微观世界 Token，可以理解为文本的最小语义单元，是大模型处理文本信息的
在讨论 人工智能（AI） 时，我们常常联想到硅谷的科技巨头、强大的数据中心，以及感觉与日常生活遥远的系统。但是，如果 AI 不仅仅属于公司，而是能够与社区一起构建，为社区服务呢？ 这正是 Vinkura AI 正在印度实现的愿景——将 去中心化AI 的力量带给印度社区，构建更具 伦理 考量的人工智能生态系统。 去中心化：打破 AI 垄断，赋能社区 Vinkura AI 并没有遵循传统的 AI 公司
当人们谈论人工智能(AI)时，往往首先想到的是ChatGPT或Google Gemini这样的大型语言模型(LLM)。它们功能强大，能够理解和生成类人语言，但同时也带来了高昂的计算成本、对网络的高度依赖以及潜在的隐私问题。然而，一种新的趋势正在悄然兴起——那就是小语言模型(SLM)。这些微型、高效的模型正在以出人意料的方式改变着人工智能领域的格局。小语言模型(SLM)不仅速度更快、成本更低、更注重
GenAI（生成式人工智能）正以一种前所未有的力量席卷华尔街，它不仅改变了金融机构的运作方式，也带来了效率提升、客户体验升级和风险管理优化等机遇。然而，在拥抱GenAI的同时，金融业也面临着算法偏见、数据隐私、虚假信息以及自动化带来的就业问题等诸多挑战。本文将深入探讨GenAI如何重塑金融业，以及金融机构如何应对这些挑战，构建一个负责任、可持续的AI驱动的未来。 一、GenAI驱动的自动化革命 金
随着人工智能技术的飞速发展，AI系统架构设计面临着关键抉择：是继续沿用传统的API接口，还是拥抱新兴的模型上下文协议 (MCP)？每个AI开发者都需要仔细衡量，因为这不仅仅是技术层面的选择，更关乎用户体验、生态系统适应性以及在AI优先时代的长远战略定位。本文将深入探讨API和MCP的优劣势，提供架构决策的实用指南，并展望未来的发展趋势。 AI Agent的崛起：服务集成的新挑战 当下，我们正经历一
多模态 AI 编排，这个曾经略显神秘的概念，如今随着 Gemini 等强大模型的出现，开始变得炙手可热。本文将深入探讨两种主流的 多模态 AI 编排 方式：传统的工具链流程（如 LangGraph）和新兴的 LLM 原生流程（以 Gemini 为代表），分析它们的优劣，并展望未来混合架构的发展趋势。核心的疑问在于，我们是否能用一个智能模型取代整个复杂且混乱的 AI 工作流？ 1. GenAI 中的
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