大模型技术正在以前所未有的速度发展，但它们进化的动力是什么？一种颇具争议的观点认为，通过刻意诱导并分析人类的极端负面情绪反应，例如愤怒、厌恶、恐惧等，人工智能（AI）可以获得比传统中性数据更丰富、更具价值的学习信息。这种方法被称为“情感炼金术”，旨在探索人类情感的深渊，加速AI进化的步伐。 负面情绪：AI进化的燃料 传统AI训练侧重于大量中性数据的学习，追求准确性和一致性。然而，这种方法可能会陷入
生成式 AI 正在变革软件开发领域，特别是像 OpenAI 的 GPT 系列这样的大型语言模型，能够帮助应用程序完成文本生成、问题回答、内容摘要以及自动化任务。对于软件工程师而言，将 GPT API 集成到你的服务中，将为用户和企业解锁全新的能力。本文将提供一份循序渐进的实践指南，教你如何使用现代后端技术（以 Java/Spring Boot 为例，但概念适用于任何技术栈）构建你的第一个由 GPT
如果你曾经让 ChatGPT 或 Claude 为你起草电子邮件，那么你已经体验过 LLM (大型语言模型) 的强大之处了。从最初的研究预览到如今的餐桌谈资，大型语言模型 的发展日新月异。它们正在改变我们与信息互动的方式，甚至颠覆我们对智能的固有认知。 但究竟是什么让一个模型被称为“大型”？为什么明明能生成图像，却又称之为“语言模型”呢？本文将深入探讨定义 大型语言模型 的关键要素，揭示它们如何训
想象一下，你正在与一台电脑聊天，而它像真人一样回应你。它理解你的问题，让对话持续进行，甚至在你要求时创作诗歌或编写代码。这并非科幻小说，而是大模型（LLM，Large Language Model） 的魔力。本文将深入探讨LLM的本质、工作原理以及它们为何如此重要。 什么是大模型 (LLM)？ 大模型（LLM） 是一种人工智能，专门处理语言。你给它一个提示，例如一个句子、一个问题，甚至只是几个词，
斯坦福大学的一项最新研究，为我们理解 AI Agents 如何塑造未来工作提供了新的视角。这项研究聚焦于人与 AI Agents 之间的协作模式，强调了 人类参与 的重要性，并提出了一个名为“人类自主性量表”（Human Agency Scale，简称HAS）的框架，旨在平衡工作者的偏好与 AI Agents 的技术能力，为未来的工作场所绘制了一份发展蓝图。研究揭示了 自动化 的潜力，同时也强调了
OpenAI 在 2025 年 6 月推出的 o3-Pro 并没有让所有人感到惊喜，但它的出现确实在社区中引起了分歧。表面上看，它似乎只是一个简单的扩展：与 4 月发布的 o3 拥有相同的模型权重，但每次请求的计算量更大。目标很明确：更高的质量、更深层次的推理能力、更少的幻觉。这就像对一个已经训练好的语言模型说：“慢慢来。” 然而，关键在于 o3-Pro 的成本高出 10 倍，速度明显变慢，而且—
随着人工智能技术的飞速发展，如何将 AI 模型与开发工具高效整合成为一个重要的课题。模型上下文协议（MCP）应运而生，它作为一种创新标准，旨在建立 AI 助手与外部资源之间的桥梁。 本文将深入探讨如何使用 Rust 语言构建一个 MCP Server Stdio，专注于使 AI 助手能够方便地访问和理解技术文档，特别是 Rust 语言的文档，从而显著提升开发效率和用户体验。 我们的目标是打造一个
大模型在很多领域都展现了强大的能力，但知识更新滞后是一个常见的问题。例如，当询问基于 Ollama 本地运行的 Mistral 模型 “谁赢得了 2024 年的 IPL 联赛？”时，它可能会给出过时的答案：“钦奈超级国王队赢得了 2018 年的 IPL 联赛。”本文将探讨如何使用 RAG (检索增强生成) 技术，结合 网络爬虫 从实时网络数据中提取信息，纠正大模型中的错误信息，使其能够准确回答关于
当前关于构建 AI Agent 的讨论，要么过于学术化，要么来自缺乏实战经验的“纸上谈兵”。很多人在实践中会发现，当用户做出一些出乎意料的操作时，辛辛苦苦构建的 AI Agent 瞬间崩溃。 本文将深入探讨12条实用原则，助你打造真正稳定可靠、能够在生产环境中流畅运行的 AI Agent。告别“一键崩溃”，让你的 AI Agent 真正发挥价值。 为什么大部分AI Agent都失败？ 在深入讨论构
你是否梦想过拥有一个全能的 AI 股票分析助手，它能从基本面、市场情绪、新闻资讯等各个角度对股票进行深入剖析，并像专业的投资顾问一样给出投资建议？ FinAIgent 的出现，让这个梦想成为了现实。 本文将深入探讨 FinAIgent 的架构设计、AI 代理 如何协同工作，以及如何利用 CrewAI 框架构建你自己的 AI 股票分析 应用。我们将重点关注如何利用大模型技术解决实际金融分析问题，并探
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