伟大的作曲家和教育家大卫·科普（David Cope）于5月4日与世长辞。他的离世让家人和社区感到悲痛，但我们也在缅怀他那无与伦比、精彩绝伦的一生。毫不夸张地说，大卫·科普是一位走在时代前沿的思想家。早在上世纪80年代，他就以优雅而富有远见的方式，理解了计算与艺术之间蕴含的巨大潜力。他对于 音乐智能 的实验性探索，预示了今天 大模型 的基本原理，关注不同时间尺度下节点式事件关联的概率。 音乐智能的
过去几年，生成式AI（GenAI），特别是大型语言模型（LLM），在文本、图像和代码生成方面的能力令人惊叹。然而，它们的角色更多是作为一种被动的“预言机”，根据我们的提示给出回应。如今，随着 ICML 2025 展露出的前沿研究，我们正步入一个全新的时代，一个 Agentic AI 时代，在这个时代，AI将从静态的响应者转变为主动的、目标导向的智能体，能够协作、制定策略，并在与世界的互动中不断学习
父亲节的一次反思，让我对 Transformer 架构背后的数学原理有了更深刻的理解。在 AI 的世界里，尤其是大模型技术领域，矩阵乘法 不仅仅是数学公式，更是 AI 理解和重塑意义的关键所在。本文将以一种全新的视角，借助书籍的类比，深入探讨 矩阵乘法 在 深度学习 模型中的作用，揭示 Transformer 如何通过它来理解和生成连贯、富有意义的文本。 矩阵乘法：从抽象到具象 在接触 AI 之前
大模型（LLM）的应用日益广泛，而 Prompt Engineering，即提示词工程，成为释放大模型潜力的关键。本文基于实际经验，总结了 11 个关于 Prompt Engineering 的实用技巧，涵盖数学计算、语义理解、模型置信度、指令优化、结构化提示、角色设定、工具使用、Prompt 复用、无用词剔除和注释添加等方面，旨在帮助开发者避开常见陷阱，提升 Prompt Engineering
“Vibe Coding”（心流式编程）正在成为一种趋势，然而，AI助手生成的过时代码经常破坏这种流畅的开发体验。本文将深入探讨这一问题，并介绍 Milvus MCP 如何通过结合 Model Context Protocol (MCP) 和 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术，为开发者提供最新文档，从而生成准确代码，终结“Vibe Coding”的幻觉
大型语言模型（LLMs）正在重塑各行各业，但从零开始构建一个基于LLM的应用程序并非易事。LangChain应运而生，它是一个开源框架，旨在简化LLM应用程序的开发流程。可以把它看作是一个包含了构建AI驱动应用所需各种基本模块的工具箱，极大地降低了开发门槛，提升了开发效率。本文将带你深入了解LangChain，探索其核心概念、关键组件以及广泛的应用场景。 语义搜索：LangChain的典型应用场景
最近，AI（人工智能）领域一片火热，各种新闻、课程铺天盖地，仿佛掌握了 AI 就掌握了未来。然而，正如前文提到的“AI 项目崩溃”的案例所示，仅仅关注 AI 模型本身是远远不够的。真正支撑 AI 应用规模化、稳定运行的，是其背后默默无闻的英雄——云原生（Cloud-Native）架构。本文将深入探讨为什么 云原生 将在2025年成为技术领域的生命线，以及如何掌握这项关键技能。 云原生：构建可扩展、
你是否曾遇到过这样的情况：兴致勃勃地向 ChatGPT 提问，比如询问上周自己编写的代码的解释，结果它自信满满地给出了答案，但准确性却像喝醉的大叔在猜谜之夜一样糟糕？这就是目前大型语言模型（LLM）面临的困境——它们在通用知识方面表现出色，但在特定数据和上下文理解方面却显得力不从心。本文将深入探讨 LLM 的这一局限性，并介绍一种能够快速解决该问题的强大技术：RAG（Retrieval-Augme
苹果在 WWDC25 上发布了令人瞩目的 Foundation Models Framework (FMF)，标志着其在大模型领域迈出了重要一步。本文将带你快速上手，在 Xcode 26 上体验这项令人兴奋的 端侧 AI 技术，探索如何利用它来生成文本内容，开启属于你的 AI 应用开发之旅。 本文将围绕FMF框架的关键要素，如端侧 AI、Swift API、tool calling和结构化输出等进
大语言模型（LLMs），例如 GPT-4，在解决问题、进行推理、类比分析以及连接逻辑事实等方面展现出了惊人的能力。虽然 LLMs 并不具备人类意义上的“推理”（即自我意识或符号逻辑），但它们通过深度统计学习和基于 Transformer架构 的架构机制来模拟推理。本文将深入探讨 LLMs 如何在 Transformer架构 的基础上，通过 Token嵌入、注意力机制、多层堆叠 等关键技术，实现 逻
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