大型语言模型 (LLM) 正以前所未有的速度重塑着我们与技术的交互方式。从 ChatGPT、Google Gemini 等智能助手，到客户服务、内容创作、编程辅助等各个领域，LLM 的身影无处不在。本文将深入浅出地介绍 LLM 的原理、工作方式，并探讨如何利用它们构建实际应用，带您全面了解这一革命性技术。 什么是大型语言模型 (LLM)？ 本质上，LLM 是一种经过训练，能够生成和理解类似人类文本
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
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