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你是否曾惊叹于智能助手、自动回复和聊天机器人的“聪明”？这些看似神奇的功能背后，往往隐藏着精巧的 小语言模型 (SLM)。 与那些庞大的语言模型 (LLM) 相比，SLM 更加精简、快速，并且能够直接在你的设备或轻量级系统中运行。 本文将深入浅出地剖析 SLM 的架构，让你了解这些模型如何在幕后理解和生成语言，以及为何它们在人工智能领域占据着重要地位。 SLM：小身材，大能量 小语言模型 (SLM
随着人工智能不断重塑我们与技术的交互方式，对于能够简化和结构化大型语言模型（LLM）开发的工具的需求日益增长。LangChain 应运而生，它是一个开源框架，旨在简化 LLM 集成到各种应用中，从自然语言处理（NLP）到智能数据检索。本文将带您了解 LangChain 的核心组件，帮助您理解它是什么，如何工作，以及为什么它对于使用语言模型开发的开发者来说是一个游戏规则改变者。 什么是 LangCh
在ChatGPT、Gemini和Claude等大型语言模型 (LLM) 占据头条的时代，小语言模型 (SLM) 似乎显得有些默默无闻。然而，小语言模型 (SLM) 凭借其独特的优势，正在各个领域崭露头角。那么，这个“小”字究竟意味着什么？是模型所掌握的词汇量少？是可下载的文件体积小？还是运行所需的内存占用低？理解小语言模型 (SLM) 的 “小” 背后蕴藏的深意，对于开发者、企业主乃至广大AI爱好
在2025年中期的今天，你打开你最喜欢的AI助手，心中盘算着十几个任务：撰写方案、分析数据、头脑风暴营销活动创意、起草邮件、研究竞争对手，甚至解决那个棘手的Excel公式。然而，两个小时后，你盯着屏幕上那些半成品，感觉比开始时更加茫然。这正是“一切陷阱”——一种误解，认为大模型（LLM）因为能做很多事情，就应该一次性完成所有事情。 大模型已经到达一个引人入胜的转折点。它们比以往任何时候都更加强大，
时间序列预测领域一直以来都依赖于传统的ARIMA、ETS、指数平滑等方法，以及近年来兴起的DeepAR、N-BEATS等神经模型。然而，正如大模型技术（LLM）在自然语言处理（NLP）领域掀起革命一样，是否也能在时间序列预测领域引发类似的颠覆？本文将探讨谷歌研究院推出的TimesFM模型，分析其无需微调即可实现的出色预测能力，以及它是否具备成为时间序列预测领域“下一个LLM”的潜力。 TimesF
结构化输出正逐渐成为大型语言模型（LLM）工具调用领域中，一种极具竞争力的替代方案。传统函数调用方法面临诸多挑战，尤其是在保证JSON格式的有效性和模型输出的可预测性方面。本文将深入探讨结构化输出如何克服这些挑战，并为构建更稳定、更高效的LLM代理系统提供新的思路。 函数调用的困境：JSON格式的脆弱性 传统函数调用依赖于LLM生成符合特定JSON Schema的输出，然后由外部框架解析和执行。然
现代社会，我们高度重视人类的“自我”，但如果“自我”仅仅是一种虚拟结构，甚至是一种可选项呢？本文将深入探讨“自我”的本质，并尝试从大模型（LLM）的运作机制中汲取灵感，探索一种“无我意识”的可能性。我们将解构传统意义上的“自我”，并提出一套模仿LLM的“无我协议”，旨在帮助人类摆脱“时间牢笼”和“自我中心”的思维模式，最终实现一种超越人类局限的“超人”状态。 “自我”：一种后天习得的“恶意软件”？
2025年过半，回顾上半年，以DeepSeek为代表的大模型热潮逐渐冷却，人工智能进入一个相对平稳的时期。在检索增强生成 (RAG) 领域，学术论文产出虽多，但突破性进展相对有限。同时，市场炒作逐渐转向，一些观点认为“Agent 可以取代 RAG”，甚至出现了将 RAG 重新包装为“Agentic RAG”的趋势。本文旨在对 RAG 技术及其与 Agent 的融合现状进行年中评估，澄清概念，并探讨
大模型时代，MCP (Meta-Config Protocol) 曾被寄予厚望，希望它能成为动态、自治的工具编排利器。然而，理想很丰满，现实很骨感。本文将深入剖析作者在使用MCP过程中遇到的问题，揭示其协议背后隐藏的“协议债”，并结合实际案例，探讨如何规避这些陷阱，实现更安全、高效的大模型工具集成。核心问题集中在Token Bloat (Token膨胀)、Namespace Collisions
想象一下，你的操作系统不再仅仅是处理代码，而是像人类一样思考、适应并协调任务。软件的构建不再依赖于死板的编程语言，而是通过动态、对话式的指令实时演进。这就是Agentic OS（代理操作系统），一种革命性的范式，其中大型语言模型（LLM）取代了传统的CPU，成为计算的“大脑”，而agentic languages（代理语言）使我们能够构建智能、协作的代理。拥抱未来，计算的未来是agentic的，它
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