随着大语言模型（LLM）技术的日益成熟，我们对信息处理和知识获取的方式也在发生着深刻的变革。如同原文作者的亲身体验，NotebookLM这类AI辅助工具已经彻底改变了我们处理信息的方式。它让我们能够轻松地从海量资料中提取关键信息，发现隐藏的洞见，从而极大地提升了学习和研究效率。然而，在实际应用中，我们也面临一些挑战。例如，NotebookLM目前仅支持单个YouTube视频的URL输入，无法直接处
当抗议变成社交媒体上的内容，当异议被算法精准捕捉并加以引导，我们是否已经进入了一个“异议消解”的时代？ 大模型技术的飞速发展，使得社会对于个体行为的预测和干预能力空前提升。本文将深入探讨在大模型时代，传统抗议模式面临的挑战，分析异议如何被吸纳、解构甚至商品化，并尝试探讨如何突破这种“算法楚门的世界”，重塑真正的抵抗力量。 一、异议的“内容化”：从广场到算法的迁移 传统的抗议，往往发生在现实的广场、
随着大模型（LLMs）技术的日趋成熟，关于多智能体系统架构与单智能体或上下文工程系统的争论愈发激烈。表面上看，这两种方法似乎是扩展人工智能驱动工作流程中智能和可靠性的竞争方案。然而，深入分析会发现，每种方法都只在特定的操作机制下才能发挥最佳效果，而这些机制取决于底层任务的结构和当前的技术限制。本文将深入探讨这两种架构的优劣，并分析它们各自适用的场景，帮助读者更好地理解如何在大模型时代选择合适的方案
人工智能（AI）正在席卷各行各业，而大型语言模型（LLM）正站在这场变革的最前沿。作为一名Java开发者，你是否渴望将这些强大的AI模型融入你的应用中？本指南将带你了解Java与LLM集成的基础知识，重点介绍实用的步骤、工具和最佳实践，助你快速入门。我们将以构建一个简单的AI驱动的文本摘要器为例，详细阐述如何在实际项目中应用这些技术。 为什么Java开发者需要关注LLM集成？ Java作为一种健壮
在技术浪潮的推动下，各行各业都在追求更高的效率和更大的影响力。然而，客户支持领域却似乎步履蹒跚，未能跟上时代的步伐。本文将深入探讨AI如何打破客户支持的线性增长模式，帮助企业抓住运营套利的机会，构建更高效、更以客户为中心的AI客户支持体系。 传统客户支持的困境 传统的客户支持模式，无论是在实体银行时代依赖柜员，还是在互联网时代依赖电话、邮件和社交媒体，都存在诸多局限。地理位置、运营时间、人力成本等
Mistral AI 发布了全新的开源AI推理模型 Magistral，它不仅能给出答案，更重要的是，它会像人类一样暂停、推理，并清晰地解释得出结论的过程。这标志着开源AI领域在推理能力上的重大突破。本文将深入探讨 Magistral 的重要性，开源许可带来的益处，以及如何快速部署和使用它，并展望它对AI未来发展的深远影响。 Magistral 的核心价值：透明、可审计的推理过程 Magistra
你是否曾梦想过，无需依赖云端或担心高昂费用，就能在自己的电脑上玩转强大的AI模型？现在，通过 Ollama 和 DeepSeek 这两个神奇的工具，你可以轻松搭建属于自己的本地大型语言模型（LLM）API。想象一下，拥有一个属于你自己的AI游乐场，是不是酷极了？本指南将以友好有趣的方式，帮助你快速入门！ 为什么选择本地LLMs？ 在深入了解细节之前，你可能会问：“为什么费心搭建本地LLMs？” 原
机器学习模型处理的原始数据，如文本、图像或复杂的图结构，往往无法直接使用。嵌入 (Embeddings) 技术应运而生，它是一种强大的方法，可以将这些原始、非结构化数据转换成模型能够理解和处理的数值向量。本文将深入探讨嵌入 (Embeddings) 的概念、重要性、创建过程及其在现实机器学习任务中的应用，并着重介绍如何利用嵌入 (Embeddings) 技术来提升大模型时代高质量训练数据的生成与评
最新的 Qwen3 Embedding 和 Qwen3 Reranker 模型已经在 Ollama 上可用，标志着多语言自然语言处理(NLP)领域的一项重大进步。这些模型由阿里巴巴 Qwen 系列开发，专为高级文本嵌入、检索和排序任务而设计。 它们为语义检索和代码搜索等众多应用提供了强大的支持。借助在 Ollama 上的部署，开发者能够更便捷地利用这些模型的能力，实现更高效、更准确的文本处理应用。
将人工智能智能体的循环分解为三个明确的步骤——思考（Think）、行动（Act）、观察（Observe）——我们获得了透明性，降低了成本，并在几分钟而不是几小时内修复了错误。 这篇文章将深入探讨如何通过“思考-行动-观察”这一核心方法，来有效控制你的大模型智能体，提升其效率和透明度，最终实现降本增效。 一、大模型智能体的潜在成本陷阱 将大模型（LLM）连接到企业工具，就像给一个聪明的实习生配备了所
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