在大模型（LLM）时代，我们往往关注其强大的能力，却忽略了轻量级解决方案在特定场景下的优势。本文将探讨如何利用小型语言模型（SLM），如Mistral 7B，在数据质量检查中发挥关键作用，特别是在处理开放式文本字段和表单提交时，有效拦截不良数据，避免其扩散。相比于依赖云端API的大模型，SLM提供了一种本地化、更安全的数据处理方案，尤其适用于对数据隐私有较高要求的企业。 数据验证的痛点：结构化与非
人工智能（AI）正在以惊人的速度改变着各行各业，它不仅提高了生产力，实现了任务自动化，还极大地促进了创新。然而，如何有效地利用AI，尤其是在大模型技术蓬勃发展的今天，成为了许多专业人士和组织面临的挑战。幸运的是，一些领先的科技公司已经开发出全面的AI指南，为我们提供了宝贵的实践洞察和战略指导。本文将深入解读五大科技巨头的大模型应用指南，帮助读者更好地理解并驾驭AI的浪潮。 1. Generativ
当你的应用需要集成人工智能（AI）时，你是否面临着一个关键选择：该使用 OpenAI API 还是 Azure OpenAI 服务？ OpenAI API 就像一位消息灵通的朋友，总能第一时间带来最新的模型；而 Azure OpenAI 服务则像一位穿着西装革履的商务人士，承诺提供几乎相同的智能，但拥有更强大的安全性、合规性以及服务级别协议（SLA）。本文将深入探讨这两者之间的差异，并基于实际基准
随着 LiteRT 技术的出现，在手机端离线运行大语言模型（LLM）已经不再是遥不可及的梦想。过去，我们认为 大语言模型 必须依赖云计算和网络连接才能实现，但现在，即使没有网络，也能在手机上流畅运行 大语言模型，这主要得益于 Google 发布的 LiteRT 技术。这项技术不仅降低了延迟，提高了隐私性，还增强了可靠性，为移动应用开发带来了革命性的变化。本文将深入探讨 LiteRT 的核心概念、优
曾经的软件工程，意味着凌晨两点与bug搏斗，手工雕琢每一行代码，并祈祷你的SQL查询不会导致服务器崩溃。而现在，人工智能（AI）、大语言模型（LLM）、GPT以及各种智能助手如同一群过于热情的实习生，带着各种答案（有时甚至是错误的）闯入了我们的世界。AI时代真的来了吗？它会夺走我们的键盘，让软件工程师濒临灭绝吗？答案当然是否定的。但是，AI，尤其是大语言模型（LLM），正在以一种非常有趣的方式重新
在构建日益复杂的 AI Agent 的竞赛中，我们面临一个悖论：我们的智能体比以往任何时候都更聪明，但也慢得令人沮丧。最近的基准测试显示，生产环境下的 AI Agent 完成任务通常需要 45-90 秒，而用户期望在 10 秒内完成。这不仅仅是一个技术问题，更是 AI Agent 普及应用的根本障碍。本文将深入探讨 AI Agent 的 延迟 问题，并提供经验证有效的 性能优化 策略，帮助开发者打
当大模型一本正经地告诉你根本不存在的“1893年火星公约”，或者信誓旦旦地宣称泰勒·斯威夫特发明了望远镜时，你可能会感到困惑和惊讶。这不仅仅是错误，更是人工智能的两种常见问题：幻觉（Hallucination） 和 捏造（Fabrication）。 理解两者之间的区别，对于更好地利用和评估大模型至关重要。 本文将深入探讨这两种 AI 谎言 的本质，帮助你识别和应对大模型带来的信息风险。 幻觉：自信
我们正身处一个算法无处不在的时代，从社交媒体的推荐引擎到搜索引擎的排序规则，再到如今炙手可热的大模型，它们深刻地影响着我们的信息获取和决策过程。一篇关于算法操控的文章引发了我的思考，它让我联想到90年代一款名为“20Q”的游戏，以及我们当年试图“欺骗”它的经历。这种挑战AI、探寻认知边界的行为，在今天面对更加复杂、强大的大模型时，仍然具有启发意义。本文将从算法操控、20Q游戏的AI原理、大模型的潜
大模型（LLM）技术日新月异，在各个领域展现出强大的能力，尤其是在科学问题解决和人机对话方面。然而，当前的大模型仍然存在诸多挑战，例如在物理原则的应用上不够简洁高效，在多轮对话中难以准确理解用户意图并提出有效澄清问题。本文将深入探讨大模型在推理能力方面的研究进展，重点关注其在物理科学和对话系统中的优化策略，并展望未来的发展方向。 1. 物理原则推理：弥合专家与模型的差距 尽管大模型在处理复杂的科学
MCP (Model Context Protocol) 近期备受关注，它提供了一种强大的机制，将大型语言模型（LLM）与现有的传统系统（例如文件服务器、API 和数据库）进行集成。本文将以 MCP Python SDK 为切入点，带领大家从零开始搭建一个基本的 MCP 开发环境，并通过实际案例展示如何利用 FastMCP 构建一个简单的问候语服务，最终实现 LLM 与该服务的无缝集成，为后续的大
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