构建一个能够高效服务于大型语言模型 (LLM) 的后端系统，并非简单地在 GPT 模型前端套用 Flask 或 FastAPI 框架。传统的 API 后端侧重于延迟、缓存和 RESTful 架构，而 LLM 后端则需要在 GPU/CPU 资源管理、会话级内存/上下文管理、流式传输和超时控制、安全与使用控制，以及提示词编排与链式调用等方面进行精心设计。本文将深入探讨构建高效 LLM 后端的关键要素，
OpenAI Agents SDK的发布，标志着开发者可以更便捷地构建基于代理（Agents）的AI应用。本文将深入探讨如何使用Agents SDK入门，理解其核心概念，并构建一个简单但强大的基于代理的应用，同时也会涉及到工具 (Tools)、移交 (Handoffs)和防护栏 (Guardrails) 的使用。 OpenAI Agents SDK简介：赋能智能代理 OpenAI Agents S
在大型语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，如何有效地评估这些模型的性能成为了一个关键问题。Perplexity（困惑度），作为一种历史悠久且直观的评估指标，在LLM的评估体系中依然占据着重要的地位。本文将深入探讨Perplexity的数学基础、应用场景、优缺点以及如何在实践中实现和使用它，帮助读者更好地理解和运用Perplexity，从而更全面地评估大模型的性能。 Perplexity：不确定性的量
通信领域正经历着一场由大模型驱动的变革，人工智能的云化和货币化成为行业关注的焦点。然而，构建和维护高精度AI系统并非易事，数据质量、算法优化以及持续的投资都构成巨大挑战。尤其是在数据量庞大且高度敏感的通信领域，如何将内部积累的智能转化为可共享、可盈利的商品，实现云化部署，是摆在每个通信服务提供商（CSP）面前的重要课题。本文将深入探讨通信领域智能云化与货币化的机遇与挑战，并展望其未来的发展方向。
在构建具有革命性的人工智能头脑时，我们却常常使用过时的、以软件为中心的规则来强制它们协作，这无疑是舍本逐末。要真正释放它们的潜力，我们需要做的仅仅是——让它们自由对话。就像要求世界一流的建筑师团队使用标准化的工程变更单进行沟通来设计一座开创性的建筑一样荒谬，这种僵化的工具会扼杀原本旨在支持的协作过程。在蓬勃发展的多智能体AI领域，我们正犯着同样的错误。 智能体协作的协议困境 随着构建的智能体团队日
在人工智能领域，构建一个能够像人类一样思考、行动并解决问题的智能Agent，一直是研究人员和开发者的梦想。这不仅仅是简单地使用大模型(LLM)，更需要结合各种工具和框架，例如LangGraph和LlamaIndex，以及更先进的Agentic RAG技术。本文将深入探讨这些关键概念，揭示如何利用它们构建强大的智能Agent。 Agent：超越LLM的智能实体 仅仅拥有一个大模型(LLM)并不意味着
在快速变化的教育环境中，像 ChatGPT 这样的人工智能工具在学业中的应用日益普及。通过掌握 提示工程 的艺术，学生可以显著提升学习效率、优化学习方法，并更深入地理解学科知识。本文将深入探讨 提示工程 的概念，并结合实际案例，指导学生如何利用 ChatGPT 提升学习效果。 1. 什么是提示工程？（核心关键词：提示工程） 提示工程 (Prompt Engineering) 是一种设计和优化输入到
想象一下，如果人工智能（AI）程序就像一群精通不同语言的天才儿童。他们才华横溢，但因为语言不通，无法愉快地一起玩耍和协作。这就导致他们常常孤军奋战，如同一个个孤岛，使得完成大型复杂任务变得异常困难。解决这个挑战，即“AI 协议之争”，关键在于找到一种方法，让这些强大的AI程序最终能够互相交流与合作，最终构建一个互联互通的未来。 AI 孤岛：信息共享的瓶颈 尽管像Claude和ChatGPT这样的人
曾经，每次我想用 AI 模型测试新想法，总会遇到付费墙、API 限制，以及来自 OpenAI 的各种警告，这让我感到十分疲惫。我不再能自由地进行创造，而是把精力耗费在管理 tokens 和延迟上。于是，我开始尝试不同的方法：直接在我的笔记本电脑上本地运行大模型和语音转文本模型，无需云端服务，无需 API 密钥，没有任何限制。这种方式彻底改变了我的工作方式。通过本地化部署 Ollama 和 whis
在人工智能（AI）领域，一场新的变革正在悄然发生。Grok-3的崛起，标志着AI技术进入了一个全新的阶段。凭借其无与伦比的智能、实时学习能力以及强大的创造力，Grok-3正在重塑商业、营销、法律、医疗等多个行业，为各行各业带来前所未有的机遇。本文将深入探讨Grok-3的强大之处，以及它如何引领AI Revolution，开创FutureOfAI的新纪元。 Grok-3：无与伦比的智能与语境理解 G
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