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
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
在AI技术日新月异的今天，开发者们面临着诸多挑战：复杂的API接口、高昂的使用费用以及有限的模型选择。 Flux API 秉承着“让每个人都能轻松使用强大的AI工具”的理念，应运而生，为开发者们提供了一个简单、免费且功能强大的AI生成API平台。无论你是独立开发者、学生、爱好者还是初创公司，Flux API 都能让你轻松访问最前沿的AI模型，用于文本、图像和语音生成，更有慷慨的免费套餐和灵活的升级
在 ChatGPT 等 AI 工具 已经渗透到学习、工作甚至生活方方面面的今天，OpenAI CEO Sam Altman 近期却公开警告人们“不要太信任 ChatGPT”，这无疑给迅速升温的 AI 热潮泼了一盆冷水。Altman 在 OpenAI 官方播客的首次节目中坦言，人们对 ChatGPT 抱有很高的信任度，但考虑到 AI 幻觉 的存在，它实际上是“不应该被过度信任的技术”。为什么打造出全
人工智能（AI）领域发展迅猛，涌现出各种强大的模型。然而，阻碍 AI 应用广泛落地的最大瓶颈并非模型本身，而是如何让这些模型高效地执行任务。传统的集成方式效率低下，维护成本高昂。MCP 服务器的出现，有望彻底改变这一局面，它将成为 AI 实现通用互联的关键桥梁。 M×N 集成噩梦：AI 应用落地的一大障碍 在 MCP 服务器 出现之前，将 AI 应用连接到各种工具（例如数据库、API 或本地文件系
Perplexity，这款被誉为“Google杀手”的大模型驱动的“对话式答案引擎”，在2022年12月横空出世，并迅速成为科技界的新宠。然而，仅仅两年多时间，即使拥有杰夫·贝佐斯和英伟达等重量级投资者的加持，以及高达90亿美元的估值，种种迹象表明，Perplexity的未来并非一片坦途，甚至可能面临失败的风险。 Perplexity的崛起：社交媒体的助推与“对话式答案引擎”的创新 Perplex
在人工智能（AI）浪潮席卷各行各业的今天，将AI技术融入产品和服务的想法层出不穷。然而，如何才能避免盲目跟风，真正打造出智能、可扩展且符合伦理规范的AI应用呢？本文将基于James Moores提出的“10Cs”框架，深入探讨构建卓越AI应用的关键要素，帮助你从Common Sense（常识）出发，最终达到Compliance（合规）的目标，避免踩坑，并构建真正有价值的AI解决方案。 1. Com
在人工智能领域，尤其是大语言模型（LLM）的应用中，准确性和输出的一致性至关重要。本文将深入探讨如何优化 LLM 的 准确性，确保其输出不仅正确，而且在不同情境下保持高度一致性。我们将围绕上下文优化和 LLM 行为优化两大核心方向，结合检索增强生成（RAG）和微调等技术，提供一份可操作的实践指南，帮助你打造更加可靠和高效的 AI 应用。 1. 大模型准确性与一致性的重要性 准确性，顾名思义，是指
引言：大模型蕴藏着无限可能，但在实际应用中，尤其是在构建AI助手时，我们经常会遇到一个挑战：如何确保LLM聊天机器人始终专注于其预定的领域，避免生成不相关甚至有害的信息？想象一下，你正在开发一款专注于音乐教育的AI助手，用户却突然询问税务建议，而你的聊天机器人却自信地给出了错误的法律建议。这种场景凸显了大型语言模型（LLM）的常见缺陷：它们可能会自信地生成远远超出其预期范围的响应。虽然LLM承诺提
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