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作为一名写作新手，你是否也曾依赖大模型（LLM）如 Claude 来获取写作反馈？本文将深入探讨大模型反馈的可信度，尤其是针对写作风格的判断，并为初学者提供实用的建议，助你避免被大模型的潜在不一致性所误导。文章将以MessyQuinoa 的实验为基础，结合实际案例和对LLM的深度分析，揭示LLM反馈的局限性，并指导读者如何更有效地利用大模型辅助写作，从而提升文章质量，避免过度依赖或迷信AI生成的反
随着大模型技术的日益普及，针对特定任务对预训练语言模型进行微调变得越来越重要。本文将深入探讨如何使用 Unsloth 库简化微调过程，并利用 Ollama 在本地部署微调后的模型。我们将通过一个实际的案例，详细介绍从数据准备、模型加载、微调训练，到最终使用 Ollama 运行模型的完整流程，帮助读者掌握高效微调和部署大模型的方法。 1. 微调的意义与关键概念 微调是指利用特定任务的数据集，对预训练
心理学研究日趋复杂和大规模，对结构化访问知识的需求也日益增长。尽管学术论文仍然是科学交流的主要载体，但它们难以搜索、比较和整合，尤其是在跨概念、测量方法和方法论的情况下。本文将介绍一个实用的流程，该流程使用 OpenAI 的函数调用功能将非结构化的心理学文章转换为结构化的知识三元组，从而为构建一个轻量级的知识图谱奠定基础。目标是从心理学概念及其相关的测量工具中提取信息，生成干净的、机器可读的输出，
随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，我们正步入一个全新的AI时代。然而，想要真正驾驭这些强大的工具，并非简单地提问即可。提示工程（Prompt Engineering）作为一门新兴的“手艺”和“科学”，正逐渐成为解锁AI潜力的关键。它不再是简单的指令输入，而是精心设计、巧妙构建，引导LLM产出精准、深刻、有价值结果的艺术。 提升提示词的质量，AI大模型的反馈质量也会水涨船高。 提示工程的本质
在快速发展的数字化环境中，各行各业的企业都渴望利用人工智能（AI）的变革力量。 大型语言模型（LLM），例如GPT-4或Gemini，以其广泛的能力备受瞩目，这是理所当然的。 然而，人们最初对这些庞大、通用模型的迷恋，正在让位于对其在许多企业应用中实际局限性的更为细致的理解。 这正是Altai的小型语言模型（SLM）脱颖而出的地方，它提供了一种务实而强大的替代方案，专门为满足企业需求而设计。 甚至
随着Xcode 26的发布，本地LLM（大型语言模型）正逐渐成为移动开发者的新宠。在移动开发领域，使用本地LLM意味着隐私、完全控制和摆脱对互联网连接的依赖。本文将深入探讨如何在移动开发中利用本地LLM提高生产力，并分享我在不同工具和配置方面的实践经验，特别是关于Ollama的配置和应用。 为什么选择本地LLM？ 选择在本地运行LLM，而非依赖云端服务，有着多重显著优势： 隐私性：你的代码和数据不
在快速发展的人工智能（AI）领域，技术架构师面临着越来越大的压力，需要构建不仅可扩展和高性能，而且符合伦理规范且值得信赖的系统。从将大型语言模型（LLM）集成到企业平台，到编排做出自主决策的Agentic AI工作流程，架构师在塑造负责任的AI应用方面发挥着至关重要的作用。因此，将伦理AI嵌入到技术架构中，对于现代架构师而言，是一项不可或缺的任务。本文旨在为技术架构师提供构建伦理AI系统的实用指导
随着人工智能领域的飞速发展，大语言模型 (LLM) 在理解和生成类人文本方面展现出惊人的能力。然而，一个根本性的局限依然存在：一旦训练完成，这些模型基本上是静态的，无法动态地整合新信息或根据新的经验改进其学习策略。这种固有的僵化阻碍了它们的持续进化和在现实世界中的实际应用。本文将深入探讨一种突破性的框架，称为自适应语言模型 (SEAL)，它赋予模型主动学习的能力，通过主动生成“自编辑”——以自然语
最近，MCP服务器（Model Context Protocol Servers）的概念火遍了AI圈，仿佛是人工智能领域的一场技术革命。但当你冷静下来思考时，可能会和我一样产生疑问：这真的有那么新颖吗？本文将深入剖析 MCP服务器 的本质，结合 Cursor 平台的实际应用案例，带你了解它是否真的像“切片面包”一样重要，以及它在解决哪些实际问题。我们将从 MCP服务器 诞生的背景、核心原理、优势和
在2024年，大语言模型（LLM）正驱动着聊天机器人、代码助手、搜索引擎乃至虚拟导师等众多应用。你或许已经体验过ChatGPT、Claude、Gemini或Copilot的强大功能，但你是否曾想过如何构建属于自己的LLM？无论你是一名AI爱好者、开发者还是创业者，打造自己的LLM比你想象的更可行，这都要归功于开源工具和框架的蓬勃发展。本文将为你拆解构建大语言模型的两条主要路径：微调现有模型与从零开
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