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
大语言模型（LLM）的每一次调用，就像抛一枚硬币，每一次都是独立的事件，不受之前结果的影响。这种无记忆性是大模型工作方式的一个核心特性，也正是我们理解如何有效利用大模型的关键。本文将深入探讨大模型的无记忆性，以及为何上下文对于获得高质量输出至关重要，并阐述如何在实际应用中进行有效的上下文工程，提升大模型的性能。 无记忆性：大模型的“薛定谔”状态 文章开篇提到，抛硬币的例子很好地诠释了无记忆性的概念
企业在数字化转型过程中，常常面临海量内部数据的管理和利用问题。法律文件、IT指南、专有流程等数据蕴含着巨大的价值，如果能构建一个能够即时解答员工疑问的聊天机器人，无疑将大大提升工作效率。然而，直接将这些敏感数据上传到GPT风格的云端大模型，存在着数据安全和成本过高的风险。本文将深入探讨如何利用LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术，结合检索增强生成（RAG），构建一个高性价比、
人工智能领域正经历一场深刻的变革，而开放源代码大语言模型（LLM）的迅速发展是这场变革的重要驱动力。与其说专有模型占据了新闻头条，不如说真正的革命在于蓬勃发展的最新技术（SOTA）的开放源代码LLM。这种SOTA代表着该领域当前发展的顶峰，这些模型不仅正在赶超其闭源的同类模型，而且正在积极塑造一个更透明、协作和可访问的人工智能未来。本文将深入探讨开放源代码LLM的最新进展、主要模型、未来趋势及其深
大模型技术的飞速发展，离不开海量数据的训练，而这背后隐藏着一个令人不安的现实：AI公司正在享用价值数十亿美元的“免费午餐”，即未经授权使用受版权保护的内容。 近期美国法院的判决似乎允许这种行为继续，这加剧了内容创作者的担忧，他们辛勤的创作成果正被大型科技公司用于构建价值数十亿甚至数万亿美元的AI系统，却几乎得不到任何补偿。这种“免费内容”模式是否可持续？内容创作者又该如何维护自己的权益？本文将深入
在日新月异的AI研究领域，及时获取相关信息至关重要。无论你是学生、研究人员，还是从事GPT、Claude、Gemini等大语言模型（LLM）工作的技术专业人士，都可以借助一个强大却常常被忽视的工具来提升工作效率：Google Dorks。这些高级搜索技巧，能像专业人士一样精准调整你的Google搜索，助你发现有价值的学术论文、数据集、技术文档和教育资源，从而高效驱动你的 LLM 和 VLM 研究。
近日，Arcee AI 在 Hugging Face 上发布了两款全新的研究型大模型：Homunculus 12B 和 GLM-4-32B-Base-32K。这两款模型分别针对不同的研究方向，旨在推动大模型在特定领域的应用和发展。Homunculus 12B 专注于高效推理和双模式交互，而 GLM-4-32B-Base-32K 则致力于提升长文本处理能力。本文将深入探讨这两款模型的特性、优势以及潜
检索增强生成（RAG）正在彻底改变企业利用大语言模型（LLM）的方式。它通过将LLM与实时访问的相关数据相结合，有效解决了诸如幻觉和知识过时等关键AI挑战。RAG的市场正在蓬勃发展，目前价值约为20亿美元，预计到2035年将超过400亿美元。事实上，近80%使用AI的企业已经采用了RAG技术，而且通常更倾向于它，而不是成本高昂且复杂的微调。例如，LinkedIn 通过让其 AI 能够“打开内部知识
数据驱动的时代已经到来，分析师的角色正经历一场深刻的变革。过去，分析师们通过编写 SQL 查询、构建仪表盘和训练预测模型，将原始数据转化为可执行的洞察，成为企业商业智能的基石。然而，人工智能（AI）、云计算和实时数据处理等技术的飞速发展，正在重新定义分析师的角色，使其从被动的技术职能转变为积极的战略伙伴。面对企业对更快、更具预测性、且符合伦理规范的洞察的需求，分析师必须进化为战略架构师，利用前沿工
海豚，作为海洋中最聪明的生物之一，其复杂的交流方式一直吸引着科学家们的目光。如今，人工智能领域的突破性进展，尤其是大模型技术的应用，正为我们揭开海豚语言的神秘面纱带来了前所未有的机遇。Google DeepMind 近期发布的 DolphinGemma 项目，就是一个极具代表性的例子，它预示着人类或将首次真正理解甚至与这些迷人的海洋生物进行“对话”。 海豚语言：复杂而神秘的交流系统 长久以来，科学
人工智能正处于发展的关键时刻，从ChatGPT等个人助理到自主机器人和智能交易系统，单个AI智能体的能力日益增强，智能体协作的需求也呈指数级增长。未来不仅仅是更智能的个体智能体，更是能够协作、共享目标、协商任务并协调行动以解决复杂问题的智能体网络。本文将深入探讨多智能体系统（MAS）的架构、关键组件、协作模式以及实际应用，并展望其未来的发展趋势。 智能体AI的基石：自主性、通信与协作 智能体AI的
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