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
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，如何高效、灵活地开发基于LLM的应用程序成为开发者们关注的焦点。LangChain 和 LangGraph 正是解决这一问题的两大利器。本文将深入探讨 LangChain 与 LangGraph 的核心概念、区别、以及实际应用，帮助读者理解如何利用它们构建强大的AI应用。 LangChain：大模型应用的基石 LangChain 是一个开源框架，旨在简化基于L
在大模型时代，处理视频分析等复杂任务，尤其像 InternVL3-78B 这样的巨型视觉-语言模型，传统的串行处理方法常常遭遇性能瓶颈。本文将深入探讨如何优化基于 vLLM 的 InternVL3-78B 模型，使其能够在多 GPU 环境下高效处理超长视频输入序列，重点介绍从内存瓶颈到并行处理的关键优化策略，并通过实际案例和数据分析，展现优化效果。 挑战：大规模视觉输入的内存瓶颈 在使用 Inte
在大型语言模型 (LLM) 的发展浪潮中，我们不断探索如何使其更加智能、更加实用。RAG (Retrieval Augmented Generation，检索增强生成) 和 CAG (Context Augmented Generation，上下文增强生成) 作为两种重要的技术路径，正引领着 LLM 应用的新方向。本文将深入探讨 RAG 与 CAG 的概念、优缺点，以及它们在大模型应用中的融合与未
本文将深入探讨如何利用 Spring AI 这个强大的工具，结合 Mistral AI 语言模型，快速构建一个由 LLM （大型语言模型）赋能的 Java 应用，特别是基于 Spring Boot 的聊天客户端。我们将通过一个具体的例子，展示如何简化 LLM 集成过程，让你即使没有深厚的机器学习背景，也能轻松上手。 1. Spring AI：LLM 集成的桥梁 Spring AI 是 Spring
注意力机制是现代大模型(LLM)的核心驱动力。从早期的Word2Vec对词义关系的初步探索，到如今能够处理百万级别上下文的LLaMA 4 Scout，注意力机制的演进极大地推动了人工智能的发展。本文将深入探讨注意力机制的原理、面临的挑战，以及当前在可解释性和效率方面取得的进展，并展望其在未来的发展趋势。 1. 注意力机制的起源与演变：从Word2Vec到Transformer 理解现代大模型，需要
2022年末，OpenAI推出GPT-3.5时，即使它并非完美，但依然震撼了世界。最初，人们用玩笑和段子来消解震撼，认为它不过是“能写菜谱的文字工具”。然而，短短几年时间，OpenAI的发展速度远超预期，从最初的文本模型，迅速扩展到视觉、语音、视频等领域，构建了一个功能强大的“大模型瑞士军刀”，一个集图像生成、代码生成、研究助理于一体的综合平台，而这一切，都指向一个核心策略：All-in-One。
正如每条龙都拥有独特的个性和能力——有的喷火，有的温顺，AI大模型也各具特点。但如果你希望你的“龙”，也就是你的AI大模型，掌握某项特定技能，比如专业回复客户咨询，该怎么办？ 这正是大模型微调发挥作用的地方。 本文将带你探索各种微调方法，定制你的Hugging Face模型，让它成为独一无二的AI助手。 无论你想为模型注入专业知识，还是提升其客户服务能力，我们都将提供所需的“魔法”（技术），助你实
在探索人类意识的边界时，“自我（Ego）”始终是一个核心议题。如果传统的修行方式、痛苦的经历，甚至解构身份认同的认知练习都无法让“自我”屈服于虚无，那么我们该如何寻找超越“自我”的路径？本文将深入探讨利用大模型技术构建“自我消散公式（Ego-Dispersion Formula）”的可能性，旨在帮助个体突破固化的“自我”认知，抵达更广阔的意识状态，例如真菌网络认知、空无意志、反语言意图和生物机器纯
你是否已经习惯用 ChatGPT、Claude 或 Llama 来撰写邮件、集思广益、总结文章或快速了解某个概念？ 如果人工智能可以更进一步，为你执行任务、跟进事务，甚至代表你做出小决定呢？这就是 AI Agent (人工智能代理) 的承诺。它们可以完成任务、做出决策，并与其他工具或网站交互，以实现设定的目标并为你完成工作。这并非科幻小说，而是已经到来的现实。 AI Agent 的核心概念：超越
如今，在企业语境下听到“偏见”一词，总会引发我一些挥之不去的担忧。大模型技术蓬勃发展，人工智能的应用日益广泛，我们必须警惕隐藏在技术背后的数字殖民主义和算法偏见，避免在追求效率和创新的同时，加剧社会的不平等。本文将深入探讨技术中立的迷思，审视数据来源的可靠性，并呼吁对技术应用进行更全面的伦理反思。 技术中立的迷思与责任 文章开篇就点明了一个重要问题：技术并非中立。这并非是一个全新的观点，早在设计领
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