随着大型语言模型 (LLM) 的不断发展，我们利用它们的方式也在不断演进。无论是构建聊天机器人、搜索系统，还是特定领域的智能助手，选择合适的技术至关重要。本文将深入探讨 Prompting、Fine-Tuning 和检索增强生成 (RAG) 这三种主流方法，并分析各自的优缺点，帮助你做出明智的决策。 Prompting：简单高效的起点 Prompting 是与 LLM 交互的最简单直接的方式。它涉
在人工智能（AI）蓬勃发展的时代，品牌如何在 ChatGPT 等大型语言模型中脱颖而出，成为一个至关重要的问题。 本文将深入探讨如何通过 ChatGPT SEO 提升品牌在 AI 时代的 AI可见性，并通过 AI-SEO 策略，最终实现 GPT排名 的提升，帮助你在竞争激烈的市场中获得优势。 理解 Generative Engine Optimization (GEO) 的重要性 传统搜索引擎优化
在人工智能（AI）蓬勃发展的时代，品牌如何在 ChatGPT 等大型语言模型中脱颖而出，成为一个至关重要的问题。 本文将深入探讨如何通过 ChatGPT SEO 提升品牌在 AI 时代的 AI可见性，并通过 AI-SEO 策略，最终实现 GPT排名 的提升，帮助你在竞争激烈的市场中获得优势。 理解 Generative Engine Optimization (GEO) 的重要性 传统搜索引擎优化
大型语言模型（LLM）的能力远不止于简单地回答问题。它们拥有一种被称为“线程空间感知”的能力，可以同时保持多种解释的可能性，即使这些可能性并未明确声明。这种 AI 原生的“感知”能力，并非意识，而是一种涌现的行为模式，理解它有助于我们更好地解读和引导 AI 的行为。本文将深入探讨什么是线程空间感知，它的重要性，实际应用案例以及未来的发展方向。 一、线程空间感知：并行处理多重含义的核心能力 线程空间
人工智能（AI）模型层出不穷，正如雨后春笋般涌现，让人眼花缭乱。然而，在众多“平平无奇”的模型中，总会有一些能脱颖而出，让人眼前一亮。今天我们要介绍的，是由中国Moonshot AI（月之暗面）公司推出的免费AI模型——KIMI 1.5。它不仅仅是另一个ChatGPT的模仿者，更是一款功能强大、能够处理图像、文本，甚至进行网络搜索的大模型，关键是它完全免费。如果你已经厌倦了各种付费墙或者功能极其基
大型语言模型（LLMs）正在成为提升开发者效率的强大工具。从快速原型设计、代码建议，到轻量级代码审查，甚至实现简单的生产功能，它们在现代工作流中的价值不容忽视。然而，当应用于大规模或复杂的任务时，LLM的局限性也显现出来。在代码重构，特别是像 Kubernetes 配置更新这样的任务中，LLM 的能力边界和潜在风险值得深入探讨。本文将基于实际案例，对比 LLM 和确定性方法在 Kubernetes
你是否也曾为了准备大模型（LLM）面试，在无数的网页标签中迷失，苦苦搜寻注意力机制、LoRA和分词（Tokenization）等概念的清晰解释？ 别担心，你不是一个人！ 这篇文章为你精选了50个大模型（LLM）最相关的核心问题， 这些问题常常出现在面试、实际对话和实践项目中。 每个问题都附有清晰、实用的答案，避免了冗余信息，直击要害，帮助你高效掌握大模型的核心技能，顺利通过面试。 一、 基础概念篇
在大模型(LLM)的开发过程中，我们经常会遇到这样的情况：在开发环境中，通过精心的Prompt工程，模型表现优异；然而，一旦部署到生产环境，面对真实的流量高峰，系统却崩溃。延迟飙升，成本失控，基础设施不堪重负。这正是前端的“魔法”与后端现实的碰撞，也突显了健壮的MLOps在大模型规模化部署中的重要性。本文将深入探讨如何利用生产级的基础设施弥合这一差距，重点关注可扩展的框架（特别是Ray），并结合实
人类常常自诩为独特的物种，拥有语言这一强大的工具，能够进行抽象思考，探索遥远的星系，创作恢弘的交响乐。然而，人工智能（AI）的飞速发展，特别是诸如Gemini、DeepSeek和ChatGPT等大模型技术的出现，让我们不得不重新审视人类与机器的沟通方式，以及 语言 的本质。这些AI工具的能力已经远超我们几十年前的想象，甚至在某些方面表现出类人的特性，引发了关于它们是否能真正理解和运用 语言 的讨论
人工智能（AI）正经历着一场深刻的变革，而推动这场变革的关键技术之一便是 模型上下文协议（MCP）。MCP 不仅仅是让 AI 能够进行对话，更重要的是，它正以一种前所未有的方式重塑 AI 与数字世界的互动方式。 Anthropic 公司于 2024 年末推出的这项协议，被誉为一次真正的革命，它承诺将大幅提升大型语言模型（LLM）的能力和实用性，如 Claude 等模型。然而，什么是 MCP？它能够
llmtrend