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
在追求科学理解的道路上，尤其是在像理论物理学这样深奥的领域，需要一种多方面的综合方法，它结合了严谨的分析、实验验证以及对历史背景的深刻理解。传统的人工智能（AI）虽然强大，但在面对如此复杂和广博的探究时，有时会显得力不从心。AI Agent的概念优雅地解决了这一挑战——它是一种模块化、协作的范式，其中专门的智能实体协同工作以解决复杂的问题。最近一项关于揭示相对论证明的演示，生动地展示了这种协作智能
Agent Rules 正迎来一场大爆炸，如同宇宙诞生之初的能量爆发，驱动着 AI 编码智能体的行为模式演进。过去的一个周末，在酷暑难耐的室内，我花费数小时深入挖掘公开的 Cursor Rules 文件，并分析现有的使用模式，试图揭开这些规则文件背后的秘密。尽管其中夹杂着大量无用信息和自动生成的内容，但我仍然发现了开发者们用于塑造 AI Agent 行为的几种截然不同的策略。本文将深入探讨这些策略
对于Go开发者来说，将LLM（大型语言模型）集成到项目中，过去似乎是一项遥不可及的任务。但现在，借助 llama.cpp 和其优秀的Go绑定库 go-llama.cpp，一切都变得触手可及。本文将深入探讨如何利用这些工具，在Go项目中快速构建本地化、私有化的AI功能，并结合实例展示如何解决集成过程中可能遇到的问题。即使你不是机器学习专家，也能在几分钟内轻松上手。 摆脱Python依赖：Go语言也能
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
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