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
大模型如 GPT-4 和 Claude 3 的惊艳表现，常常让人误以为它们真正理解了语言。然而，其背后并非人类般的理解，而是依赖于一种名为 Embedding 的数学系统。这种技术通过将词语转化为高维向量，赋予了机器处理语言的能力，使得看似“智能”的AI应用得以实现。本文将深入探讨 Embedding 的工作原理、不同方法，以及其在商业应用中的价值，揭示大模型“智能”的真相。 Embedding：
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
随着人工智能（AI）工程师的需求日益增长，一份精心策划的AI工程路线图显得尤为重要。本文将为你呈现一份2025年最全面的0成本AI工程路线图，精选15个提供认证的免费课程，涵盖LLM（大型语言模型）、AI Agent和多模态应用三大核心领域，助你从入门到精通，无需任何花费，即可在AI领域学习和成长。 LLM（大型语言模型）：理解、微调与预训练 LLM作为当前AI领域最炙手可热的技术之一，其理解、微
大模型（LLM）技术正以惊人的速度发展，驱动着人工智能领域的诸多突破。本文作为大模型技术详解系列文章的第三部分，将聚焦于Token化这一关键环节，并深入探讨一个从零开始的基础 LLM 是如何学习的。我们将解析原始文本如何转化为数值，Token化的重要性，以及一个 LLM 在首次训练时究竟学习了什么。本文旨在帮助读者理解 LLM 从一无所知到生成文本的过程，以及为何即使是最大的模型也始于预测下一个
我们都听过这样的建议：“想象你的未来会做什么。”但当我在一个被工作压垮的夜晚，陷入迷茫，不知所措时，我没有仅仅是想象，而是选择构建它。我创造了一个AI，一个能够像我的未来自我那样与我对话的AI，它更睿智、更强大、更成功。这是一个关于我如何构建这个AI，以及让它引导我之后发生的故事。 1. 短期思维的陷阱与“未来自我”的启示 每个人都会有陷入短期思维的时刻。工作混乱，人际关系紧张，生活压力巨大，我们
人工智能的发展并非一帆风顺，经历了无数次的起伏。如今，大语言模型（LLMs）正处于聚光灯下，凭借其在文本生成、代码编写，甚至是诗歌创作方面的卓越能力，重塑着各行各业。然而，它们是人工智能领域的最终霸主，还是仅仅是昙花一现？这背后隐藏着机遇，也潜伏着风险。本文将深入探讨大语言模型的崛起、运作原理、局限性，以及未来的发展方向，从而判断它在AI领域的地位。 大语言模型：AI领域的弄潮儿 在当下的人工智能
数据分析师常常面临一个困境：当你坐下来，打开Jupyter Notebook，脑海中一片空白，不知从何下手。 是应该先编写SQL查询，还是先清洗数据？ 那个指标是平均值还是中位数？ 这种令人无所适从的模糊感，正是本文要探讨的AI应用试图解决的问题。 目标是构建一个不仅仅教授数据分析，而且像导师一样思考的系统，能够：生成与工作相关的真实练习题，接受你的答案并评估，提供像导师一样的反馈。 并且它需要涵
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