在大模型时代，模型推理的效率至关重要。TensorRT，作为 NVIDIA 推出的一款高性能深度学习推理优化器，能够显著降低延迟、提高吞吐量、并减少内存占用。尤其是在处理诸如 Hugging Face 的 CodeLlama 这样的大型语言模型时，TensorRT 的优势更加明显。本文将深入探讨何时以及如何利用 TensorRT 加速大模型的推理过程，并提供从 ONNX 模型转换到最终部署的详细步
大型语言模型 (LLM)，如 GPT-4、Claude 和 LLaMA 3，正在彻底改变我们与机器交互的方式。但构建一个如此强大的模型究竟需要什么？本文将深入剖析 LLM 开发生命周期 的各个阶段，从收集原始数据到部署一个精炼、安全且高效的 AI 助手。我们将探讨每个阶段的关键挑战、技术细节和最佳实践，帮助读者全面了解 LLM 的构建过程。 1. 数据收集：LLM 的基石 在开始训练之前，必须收集
引言：效率、成本与可及性的崛起 人工智能行业长期以来痴迷于更大、更强大的模型。大型语言模型（LLM），如ChatGPT、DeepSeek和Claude，一直占据着讨论的中心，不断突破AI能力的极限。然而，一个崭新的趋势正在兴起——小型语言模型（SLM），它专注于效率、成本降低和可及性。本文将深入探讨SLM的崛起、相对于LLM的优势，以及AI市场对这一趋势的反应。SLM会是AI的未来吗？它们又将如何
你是否也曾有过这样的体验：兴致勃勃地和AI助手聊得火热，却发现它像金鱼一样，刚说过的话转眼就忘？ “提醒我今天晚上买牛奶。” “实际上，改到明天早上吧。” “今天我的待办事项是什么？” 然后AI助手却一脸茫然地回复你：“你好！你没有任何任务。 要买牛奶吗？” 这就是典型的GoldfishGPT，友好是友好，但记忆力堪忧。 问题的根源在于缺乏上下文。而解决之道，就是本文要探讨的模型上下文协议(MCP
当谈到可持续发展，生命周期评估（LCA） 无疑是衡量产品或服务环境影响的黄金标准。然而，传统的 LCA 流程耗时且复杂，让人望而却步。幸运的是，大模型（LLMs） 技术的崛起，正在彻底改变这一局面。它们如同不知疲倦、永不沮丧的超级研究助手，能够大幅缩短 LCA 的时间，甚至高达 70%。本文将深入探讨 LLMs 如何重塑 LCA，并展望其未来的发展前景，为您揭示可持续发展分析的全新可能性。 LCA
两年前，当大语言模型（LLM）方兴未艾之际，我曾以为自己已经掌握了AI领域的全部。那时，整个行业都为之沸腾，仿佛只需编写几行提示词，调整几个参数，就能轻松获得高质量的输出结果。我甚至会暗自惊叹：“以前的数据科学家们没有这些工具，究竟是怎么工作的？” 然而，随着GPT的出现以及如今Agentic AI（具身智能）的横空出世，我经历了从兴奋到焦虑，最终到接受的心路历程。如果你也曾觉得AI的发展速度快到
你是否也曾有过这样的困扰：拥有一个积累了多年、曲目过百的歌单，却难以找到当下心境所需的那一首歌？在成百上千首歌曲中盲目滑动，如同大海捞针。这篇文章将带你深入了解Wawes，一款利用大模型技术驱动的语义搜索引擎，它旨在彻底改变我们与音乐的互动方式，让个性化播放列表的管理和发现变得前所未有的高效和智能。Wawes不仅仅是一个工具，它更代表着一种利用人工智能赋能音乐体验的未来趋势。 音乐语义搜索：告别盲
大型语言模型 (LLM)，如ChatGPT、Claude、Gemini和LLaMA等，已经渗透到我们生活的方方面面，从创意写作到科学研究，它们的能力令人惊叹。然而，在这些令人印象深刻的能力之下，隐藏着一个至关重要的问题：这些模型是否带有隐藏的地缘政治偏见？本文将深入探讨LLM中的地缘政治偏见问题，以及它们对我们使用这些强大工具的影响。 LLM：全球化的工具还是地缘政治的延伸？ LLM作为人工智能的
LangGraph作为一种强大的框架，能够编排复杂的工作流程，它允许你定义一系列的操作（节点）以及它们之间的连接方式（边），从而构建一个完整的应用程序。特别是在管理各种组件之间的交互时，例如大型语言模型（LLMs）、外部API和自定义函数，LangGraph表现得尤为出色。本文将带你一步步了解如何使用LangGraph构建智能工作流。 1. LangGraph核心概念：智能体的蓝图 在开始构建之前
检索增强生成 (RAG) 架构的核心概念简单易懂：输入查询，通过检索器找到相关信息，然后由生成器（通常是大语言模型 LLM）产生回答。 然而，正如本文所揭示的，RAG 架构的真正挑战并不在于其简洁的流程本身，而在于其周围复杂的 工程 体系，包括数据工程、应用层优化和评估框架。理解并有效管理这些复杂性是构建可靠、可扩展且适用于生产环境的 RAG 系统的关键。 数据工程：RAG 的燃料 许多人将 RA
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