人工智能正经历着一场深刻的变革，它不再仅仅是关于构建更强大的单一智能体，而是转向多智能体协作，通过组织具有专门技能的智能体团队，协同解决复杂的现实问题。crewAI，一个基于Python的开源多智能体编排框架，正是这场变革的先锋。它赋能开发者创建、协调和部署自治的AI智能体，形成具有凝聚力、以任务为导向的团队，预示着一个全新的AI时代。 理解crewAI的核心：多智能体编排 crewAI的核心理念
机器学习模型处理的原始数据，如文本、图像或复杂的图结构，往往无法直接使用。嵌入 (Embeddings) 技术应运而生，它是一种强大的方法，可以将这些原始、非结构化数据转换成模型能够理解和处理的数值向量。本文将深入探讨嵌入 (Embeddings) 的概念、重要性、创建过程及其在现实机器学习任务中的应用，并着重介绍如何利用嵌入 (Embeddings) 技术来提升大模型时代高质量训练数据的生成与评
许多创始人都在聘请教练，帮助他们提升讲故事的能力、优化市场推广策略、改进招聘流程。然而，他们往往忽略了身边最具扩展性的“教练”——大语言模型（LLM）。如果训练得当，LLM 不仅仅是一个提高效率的工具，更能成为你的战略家、可靠的顾问和企业文化建设的伙伴。 它 24/7 全天候待命，扩展成本几乎为零，并且会随着使用不断进步。然而，大多数领导者仍然将 ChatGPT 等 LLM 视为一个稍微智能一点的
互联网如同一个永不熄灭的熔炉，每天都有网站消失，就像从未告别的老友。然而，这些看似消失的记忆，实际上隐藏在互联网档案馆（Archive.org）的深处。与其让你的AI从千篇一律的SEO优化文章中学习，不如尝试用互联网档案馆抓取的废弃网站数据来训练它，让它理解那些被遗忘的理念、衰败的知识和从未打算被记住的网络文化。本文将为你详细解读如何利用互联网档案馆的数据，打造一个能理解互联网“废墟”的AI系统。
学术传播一直面临着一个挑战：如何将冗长、复杂、多模态的科研论文转化为清晰、引人入胜的海报，以便在学术会议和研讨会上更有效地展示研究成果。目前，现有的模型在布局、视觉设计以及信息重要性判断方面表现不佳，难以胜任这项任务。Paper2Poster应运而生，它提供了一个自动化的海报生成框架，旨在提高海报的质量和效率，推动学术传播方式的革新。本文将深入探讨Paper2Poster的核心架构、技术细节以及其
曾经，我们只能和只会聊天的AI助手对话。但现在，通过模型上下文协议 (MCP) 和 FastAPI，我们可以将 GPT 连接到互联网，构建一个功能强大的 AI 工具包，轻松实现天气查询、包裹追踪、股票价格获取等功能。这篇文章将带你一步步了解如何实现这一切，释放 AI 的无限潜力。 1. 为什么需要连接互联网的 GPT？ 核心关键词：GPT，互联网连接，实用性 想象一下，你正在和 ChatGPT 聊
想象一下，你是一位 AI 开发者，想要构建一个能够调用 ChatGPT、从 Google Search 获取实时数据、存储对话历史并根据记忆做出不同反应的 AI 聊天机器人。这听起来很棒，但如果每次都要从头开始，编写自定义代码来处理 API 调用、身份验证、管理 Token 限制、解析 JSON、重试失败的请求……光是想想就让人头大。这时，API 封装器，比如 LangChain，就如同 AI 界
VPOS (Virtual Proof of Swarm) 协议，作为 Solana 区块链上一种精妙的分布式 AI 计算实现，正在以其独特的 Swarm 基于架构，挑战着现有大型语言模型 (LLM) 的局限性。该协议与正在涌现的、旨在取代传统 Transformer 模型的 AI 技术方向高度一致，为下一代 AI 架构的探索提供了新的视角。 LLM 的局限与下一代 AI 架构 当前，以 Tran
我们日常使用的大语言模型（LLM），如Qwen和Llama，虽然功能强大，却面临一个根本性的限制：它们的知识是静态的，无法像人类一样持续学习和进化。麻省理工学院（MIT）最近发布了一项名为SEAL（Self-Evolving Learning）的新框架，旨在打破这一瓶颈，赋予LLM生成自我训练数据、更新自身权重并实现永久进化的能力。这项突破性技术有望彻底改变AI的未来。 大语言模型的静态性：知识的
大型语言模型（LLM）的崛起，不仅仅是一场技术革命，更是一场深刻的哲学危机。正如P A Martin Börjesson的文章所揭示的，LLM以一种前所未有的方式挑战着我们对语言、知识、存在和意义的传统认知。我们原本以为这些哲学命题是关于“我们”的，但现在，一个没有主体的系统却向“我们”发出了这些问题，这迫使我们重新审视自身，以及我们所依赖的社会结构。这场变革，不仅仅是学术探讨，而是对我们文明根基
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