AI产品看似拥有光鲜的演示和强大的功能，但实际应用中却经常遭遇失败。本文将深入探讨导致AI产品失败的三个隐藏鸿沟，并分析如何避免这些问题，确保AI应用能够真正落地并发挥价值。文章将以邮件助手为例，通过分析其失败的原因，揭示AI产品开发中常见的问题，并提供相应的解决方案。 鸿沟一：对“工作”的定义模糊 很多团队在开发AI产品时，往往过分关注技术本身，而忽略了对“工作”的清晰定义。他们认为只要AI能够
随着大模型参数规模的持续增长，性能提升似乎触手可及。然而，在本文深入探讨的《OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER》一文中，作者们揭示了传统深度学习模型激活所有参数所带来的巨大训练成本，并提出了稀疏门控混合专家层 (Sparsely-gated Mixture-of-Expert
在人工智能浪潮席卷全球的当下，搜索引擎优化（SEO）策略也面临着颠覆性的变革。你可能还在苦苦钻研如何让网站在Google搜索结果中名列前茅，但殊不知，Bing 已经悄然成为了人工智能（AI）搜索引擎的幕后推手，掌握了未来 SEO 的命脉。本文将深入探讨 Bing 在2025年及以后，如何通过 GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）和 LLM SEO（L
在当今的大模型技术领域，Transformer 模型已经成为自然语言处理 (NLP) 任务的核心架构。为了让 Transformer 模型更好地理解文本的顺序关系，各种位置编码方法应运而生。本文将深入探讨一种名为旋转位置编码 (RoPE) 的位置编码技术，并结合 DeepSeek Children’s Stories 模型，详细解析 RoPE 的原理、代码实现以及在故事生成中的优势。掌握 RoPE
我们是否在用大锤砸坚果？为什么更小的模型才是 AI Agent 的未来 近年来，大型语言模型 (LLM) 如 GPT-4 的强大功能令人叹为观止，在构建 AI Agent 领域更是如此。但当我们的 Agent 执行一些简单重复的任务时，比如格式化文本或进行结构化的 API 调用，使用云端托管的巨大 LLM 是否有些杀鸡用牛刀？速度慢、成本高，不禁让人思考：我们是否都在用大锤砸坚果？ 这并非我一个人
在人工智能（AI）时代，关于作者身份的讨论愈发激烈。有人视其为文化崩塌的开端，如同末日降临；有人则将其视为进步的象征，拥抱每一次创新。大语言模型（LLM）的出现，尤其引发了我们对作者身份的重新思考。难道成为一篇作品的作者，就必须事无巨细地亲力亲为吗？或许，答案并非如此绝对。 传统视角的作者身份 从历史上看，作者身份的定义并非始终等同于“亲自撰写”。古希腊哲学家苏格拉底口述教学，由柏拉图整理记录；文
最近，围绕 ChatGPT 和其他大型语言模型（LLMs）的讨论甚嚣尘上。它们惊人的文本生成、翻译和对话能力吸引了大众的目光。然而，人工智能 (AI) 的世界远不止于此。如果你只关注 LLMs，就像只把歌剧当作唯一的音乐类型，会错过整个交响乐团的精彩。在2025年，深入了解并掌握包括计算机视觉 (CV)、生成式 AI (GANs & Diffusion Models)、语音 AI、推荐系
Vibe Coding正席卷而来，它是一种利用大模型快速生成代码的新范式。但是，如何才能真正驾驭这匹AI“快马”，而不是被它踢下马背？本文将结合实战经验，深入探讨Vibe Coding的核心理念与技巧，帮助你更好地运用大模型技术，提升开发效率。 Mindset：人是主导，AI是工具 文章开篇就强调了一个重要的Mindset：我们是主人，AI 是工具，即便 AI 能力日益强大，我们仍然需要牢牢掌握主
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）正逐渐渗透到软件开发的各个环节。在.NET领域，借助如ChatGPT、Gemini和GitHub Copilot等工具，开发者可以显著提升代码生成、错误修复、代码重构以及特定任务处理的效率。本文将深入探讨如何利用这些大模型赋能.NET开发，并提供实用的Prompt示例，助力开发者在实际项目中充分发挥大模型技术的潜力。 一、代码生成：快速构建.NET应用程
近年来，人工智能领域正经历着一场深刻的变革。大模型不再仅仅局限于问答和文本生成，而是被赋予了记住交互历史、理解用户偏好，并进行真正个性化对话的期望。这种新型对话式 AI 的实现离不开强大的记忆系统。本文将深入探讨小语言模型（SLM）在构建未来AI 记忆核心中的潜力，以及它们在对话理解方面的能力。检索增强生成（RAG）和Agent 记忆等技术正引领这场革命，而 SLM 作为经济高效的解决方案，正逐渐
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