2022 年底，一个名为 ChatGPT 的聊天机器人悄然上线。没有盛大的发布会，没有硅谷的喧嚣，只有一个简洁的网页界面、一个闪烁的光标，以及人们的好奇心。然而，接下来发生的事情远不止一次“技术时刻”，而是一场变革。短短几周内，ChatGPT 成为互联网历史上用户增长速度最快的消费级应用，超过了 TikTok、Instagram，甚至超过了 Google 曾经构建的一切。当媒体的头条都在关注 AI
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，我们比以往任何时候都更需要精湛的故事力。 最新一代的大模型已经能够生成语法正确、结构完整的文本，但要创作出真正引人入胜、情感丰富的叙事，还需要掌握一些关键的原则和技巧。本文将结合 Jasper Claus 的故事力洞察，以及史蒂芬·平克（Steven Pinker）关于非虚构写作的见解，探讨如何利用 AI 创作出更具吸引力的故事，并避免常见的写作陷阱。 深刻的
在技术浪潮席卷的当下，大模型 (LLM) 技术以前所未有的速度渗透到各行各业。本文将探讨如何在AI时代，尤其是在大模型蓬勃发展的背景下，如何将AI原生思维与专家经验相结合，以实现更高效的创新与增长。我们将深入分析AI工具带来的生产力提升，以及如何通过提升AI素养，在快速变化的科技领域中脱颖而出。本文基于作者Chris Weber的经验和观察，结合实际案例与数据，旨在为读者提供关于大模型应用的最佳实
微服务架构曾经被视为后端开发的金科玉律，它强调模块化、可伸缩性和独立性。然而，随着技术的发展，尤其是大语言模型（LLM）的出现，我们不得不重新审视这种架构的复杂性和成本。本文将探讨如何利用LLM赋能的Spring Boot应用替代五个独立的微服务API，简化后端架构，并提升开发效率。 微服务：复杂性的代价 长期以来，微服务架构因其模块化和可伸缩性而备受推崇。将应用拆分成小型、自治的服务，允许团队独
构建一个能够高效服务于大型语言模型 (LLM) 的后端系统，并非简单地在 GPT 模型前端套用 Flask 或 FastAPI 框架。传统的 API 后端侧重于延迟、缓存和 RESTful 架构，而 LLM 后端则需要在 GPU/CPU 资源管理、会话级内存/上下文管理、流式传输和超时控制、安全与使用控制，以及提示词编排与链式调用等方面进行精心设计。本文将深入探讨构建高效 LLM 后端的关键要素，
通信领域正经历着一场由大模型驱动的变革，人工智能的云化和货币化成为行业关注的焦点。然而，构建和维护高精度AI系统并非易事，数据质量、算法优化以及持续的投资都构成巨大挑战。尤其是在数据量庞大且高度敏感的通信领域，如何将内部积累的智能转化为可共享、可盈利的商品，实现云化部署，是摆在每个通信服务提供商（CSP）面前的重要课题。本文将深入探讨通信领域智能云化与货币化的机遇与挑战，并展望其未来的发展方向。
曾经，每次我想用 AI 模型测试新想法，总会遇到付费墙、API 限制，以及来自 OpenAI 的各种警告，这让我感到十分疲惫。我不再能自由地进行创造，而是把精力耗费在管理 tokens 和延迟上。于是，我开始尝试不同的方法：直接在我的笔记本电脑上本地运行大模型和语音转文本模型，无需云端服务，无需 API 密钥，没有任何限制。这种方式彻底改变了我的工作方式。通过本地化部署 Ollama 和 whis
人工智能（AI）正在以惊人的速度发展，尤其是在多模态学习领域。OpenAI开发的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training，对比语言-图像预训练）模型，作为一种强大的多模态学习架构，正在改变机器“看”世界的方式。它通过对比学习，直接从自然语言监督中学习视觉概念，将文本和图像理解对齐到一个共享的嵌入空间，实现了类似GPT-2和GPT-3的零样本学习能力。
随着 ChatGPT 等工具的普及，我们面临着核心问题：这些系统如何工作？我们如何高效地与它们交互？本文将深入探讨大模型（LLM） 的内部机制，并通过有效的 Prompt 工程和推理调整，解锁其最大潜力。我们将讨论 LLM 的定义、不同类型的 LLM（开源与闭源）、Prompt 的重要性、如何撰写高质量的 Prompt、Prompt 工程与设计、上下文窗口 的概念、In-Context Learn
AI Agent开发看似简单，但要真正实现其效用却面临重重挑战。本文深入探讨了大模型幻觉以及开发者自身认知偏差这两大关键技术瓶颈，并结合实际案例，分析了应对这些挑战的有效策略，旨在帮助开发者更理性地利用LLM（大型语言模型）技术，打造更可靠的AI Agent。 大模型幻觉：AI Agent开发的核心阻碍 大模型幻觉是当前AI Agent开发过程中最令人头疼的问题之一。不同于日常用语中对“幻觉”的理
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