在信息爆炸的时代，如何高效地创建和维护高质量的网站成为了一个重要的挑战。传统的静态站点生成工具，例如 Hugo，虽然以其速度和性能著称，但在大规模内容创作和站点结构搭建方面仍然需要大量的人工干预。本文将深入探讨如何利用 AI 技术，结合 Hugo 静态站点生成器、Streamlit、FastAPI 和 Ollama 等工具，构建一个 AI驱动 的 Hugo 静态站点生成器，从而实现从手动内容创作到
当抗议变成社交媒体上的内容，当异议被算法精准捕捉并加以引导，我们是否已经进入了一个“异议消解”的时代？ 大模型技术的飞速发展，使得社会对于个体行为的预测和干预能力空前提升。本文将深入探讨在大模型时代，传统抗议模式面临的挑战，分析异议如何被吸纳、解构甚至商品化，并尝试探讨如何突破这种“算法楚门的世界”，重塑真正的抵抗力量。 一、异议的“内容化”：从广场到算法的迁移 传统的抗议，往往发生在现实的广场、
随着大语言模型（LLM）技术的日益成熟，我们对信息处理和知识获取的方式也在发生着深刻的变革。如同原文作者的亲身体验，NotebookLM这类AI辅助工具已经彻底改变了我们处理信息的方式。它让我们能够轻松地从海量资料中提取关键信息，发现隐藏的洞见，从而极大地提升了学习和研究效率。然而，在实际应用中，我们也面临一些挑战。例如，NotebookLM目前仅支持单个YouTube视频的URL输入，无法直接处
随着生成式AI的兴起，构建智能应用变得前所未有的便捷，这主要归功于预训练语言模型。开发者们不再需要从零开始训练模型，而是可以直接利用那些已经在海量数据集上训练好的模型。然而，并非所有的语言模型都一样。它们在规模、训练方式和应用场景上存在显著差异。本文将深入探讨大语言模型（LLM）和小语言模型（SLM）之间的关键区别，帮助你理解它们各自的优势，并为你的AI应用选择最合适的模型。 语言模型概述 首先，
你是否曾梦想过，无需依赖云端或担心高昂费用，就能在自己的电脑上玩转强大的AI模型？现在，通过 Ollama 和 DeepSeek 这两个神奇的工具，你可以轻松搭建属于自己的本地大型语言模型（LLM）API。想象一下，拥有一个属于你自己的AI游乐场，是不是酷极了？本指南将以友好有趣的方式，帮助你快速入门！ 为什么选择本地LLMs？ 在深入了解细节之前，你可能会问：“为什么费心搭建本地LLMs？” 原
Mistral AI 发布了全新的开源AI推理模型 Magistral，它不仅能给出答案，更重要的是，它会像人类一样暂停、推理，并清晰地解释得出结论的过程。这标志着开源AI领域在推理能力上的重大突破。本文将深入探讨 Magistral 的重要性，开源许可带来的益处，以及如何快速部署和使用它，并展望它对AI未来发展的深远影响。 Magistral 的核心价值：透明、可审计的推理过程 Magistra
在技术浪潮的推动下，各行各业都在追求更高的效率和更大的影响力。然而，客户支持领域却似乎步履蹒跚，未能跟上时代的步伐。本文将深入探讨AI如何打破客户支持的线性增长模式，帮助企业抓住运营套利的机会，构建更高效、更以客户为中心的AI客户支持体系。 传统客户支持的困境 传统的客户支持模式，无论是在实体银行时代依赖柜员，还是在互联网时代依赖电话、邮件和社交媒体，都存在诸多局限。地理位置、运营时间、人力成本等
将人工智能智能体的循环分解为三个明确的步骤——思考（Think）、行动（Act）、观察（Observe）——我们获得了透明性，降低了成本，并在几分钟而不是几小时内修复了错误。 这篇文章将深入探讨如何通过“思考-行动-观察”这一核心方法，来有效控制你的大模型智能体，提升其效率和透明度，最终实现降本增效。 一、大模型智能体的潜在成本陷阱 将大模型（LLM）连接到企业工具，就像给一个聪明的实习生配备了所
最新的 Qwen3 Embedding 和 Qwen3 Reranker 模型已经在 Ollama 上可用，标志着多语言自然语言处理(NLP)领域的一项重大进步。这些模型由阿里巴巴 Qwen 系列开发，专为高级文本嵌入、检索和排序任务而设计。 它们为语义检索和代码搜索等众多应用提供了强大的支持。借助在 Ollama 上的部署，开发者能够更便捷地利用这些模型的能力，实现更高效、更准确的文本处理应用。
近期，一篇名为“推理幻觉”的论文（Shojaee et al., 2025）指出，大语言模型 (Large Reasoning Models, LRMs) 在解决复杂度超过一定阈值的规划谜题时，会出现“准确性崩溃”现象。然而，通过细致分析，我们发现这些结论主要源于实验设计的局限性，而非大语言模型本身存在根本性的推理缺陷。本文将围绕这一核心观点，深入探讨实验设计的关键问题，并提出改进建议，以更准确地
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