Qwen2.5-VL 7B 是阿里巴巴达摩院开发的开源语言模型Qwen系列中引人注目的视觉语言模型。本文将深入评估 Qwen2.5-VL 7B 在 macOS 系统上，通过 Ollama 运行时的视觉理解能力，包括真实场景理解、文档解析、图表分析以及逻辑推理等方面，展示其在本地环境中执行多模态任务的出色性能，以及它与 Gemini, GPT-4V, 甚至 LLaVA 等模型的竞争力。 1. Qwe
在软件开发领域，一份清晰、全面的产品需求文档(PRD)是项目成功的基石。然而，传统PRD的编写往往耗时耗力，而且容易出现信息遗漏和不一致。随着大模型(LLM)技术的快速发展，我们可以利用Prompt工程，显著提升PRD的生成效率和质量，特别是当PRD需要作为代码生成Agent的输入时，高质量的Prompt显得尤为重要。本文将深入探讨如何通过精心设计的Prompt，指导大模型生成一份可供Coding
生成式AI（Generative AI，GenAI）正在席卷各个行业，从自动生成文本到创造逼真图像，它的潜力令人惊叹。想在这个激动人心的领域有所建树，需要系统地学习相关知识和技能。本文将为你提供一个全面的学习路线图，涵盖从基础知识到实战应用的关键要素，助你快速掌握生成式AI的核心技术，并能实际应用在诸如文本生成，图像生成以及构建RAG (Retrieval-Augmented Generation
在使用大型语言模型（LLMs）时，系统各部分之间拥有一致且结构化的沟通方式至关重要。模型上下文协议（MCP）应运而生，它是一种使客户端设备上运行的LLMs能够与服务器进行通信的方法，从而获取额外的工具、数据和服务。而STDIO，作为MCP通信的一种关键方式，扮演着举足轻重的角色。理解STDIO对于构建高效、可靠的大模型应用至关重要。 模型上下文协议（MCP）：LLM通信的桥梁 模型上下文协议（MC
生成式AI领域蓬勃发展，其中两种主流技术路径——自回归模型和扩散模型扮演着核心角色。了解这两种模型的工作原理，以及它们在生成式AI应用中的优劣势，对于更好地选择、优化和部署相关技术至关重要。本文将深入探讨这两种模型的原理、应用场景以及未来发展趋势，帮助读者更好地理解自回归模型和扩散模型在大模型技术领域的地位。 自回归模型：步步为营的序列生成 自回归模型（AR, Autoregressive Mod
想体验像ChatGPT一样逐字逐句“思考”的AI聊天机器人吗？本文将带你深入探索流式AI的魅力，手把手教你使用FastAPI构建闪电般快速的后端，利用WebSocket实现实时聊天，并借助PocketFlow框架组织代码，最终打造一个真正具有实时对话感的AI Web应用。不再需要盯着加载指示器，让你的AI Web应用像与真人对话一样自然流畅！ 为什么你的AI Web应用需要流式响应？ 想象一下两种
在构建 AI 模型 的旅程中，架构选择是至关重要的一步。它直接影响模型的性能、易用性和部署可行性。例如，拥有 70 亿参数的 LLaMA 2-7B 模型在运行和微调方面比拥有 1750 亿参数的 GPT-3 更为便捷。本文将深入探讨目前语言模型中最常用的架构：Transformer，理解其如何从 Seq2Seq 模型演进而来，以及其强大的 注意力机制 如何助力 大模型 实现卓越的性能。 从 Seq
标题：利用 mitmproxy 反向工程 Zed：深入剖析 AI 编码助手的 Prompt 策略与 API 交互
在 AI 编码助手 的浪潮下，如 Zed 这样的工具凭借其智能的代码补全、错误诊断和代码生成能力，正逐渐改变着软件开发的方式。然而，这些 AI 编码助手 的内部运作机制往往如同一个黑盒，对于开发者而言，了解其背后的原理，特别是其 Prompt 策略 和与 LLM API 交互 的方式，对于优化工作流程、提升开发效率至关重要。本文将深入探讨如何利用 mitmproxy 这样的抓包工具，对 Zed 进
随着企业对大模型（LLM）推理应用的日益依赖，尤其是通过RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统将上下文知识与基础模型相结合来执行任务，成本优化变得至关重要。本文深入探讨RAG应用中处理时间优化、成本管理和Token利用率等关键维度的优化策略，旨在帮助企业在保证性能的前提下，显著降低运营成本。 1. 场景适用性评估：LLM真的是最优解吗？ 在盲目采用
引言：向量数据库在 RAG 系统中的关键角色 在前几篇文章中，我们已经构建了一个基本的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 流水线，设计了一个可扩展的 LLM (大型语言模型) 接口，并对文档进行了清晰的解析和分块。现在，是时候将这些数据块存储起来，以便在需要时检索它们了。这就是向量数据库的用武之地。向量数据库是 RAG 系统的记忆核心，负责存储分块的文档，并
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