近年来，自然语言处理领域涌现出两种主流架构，用于处理大规模上下文信息：大上下文模型（LCM） 和 大型语言模型（LLM） 结合 检索增强生成（RAG） 的管道。本文将深入探讨这两种架构，分析其设计、计算复杂性、推理延迟以及实际部署方面的考量，帮助读者理解它们各自的优势和权衡，从而在设计需要理解和生成大规模上下文的系统时做出明智的决策。核心关键词包含：大上下文模型（LCM），大型语言模型（LLM），
你是否也有过这样的经历：在紧张刺激的《万智牌》（Magic: The Gathering，MTG）对战中，突然卡壳，不知道某张卡牌的效果如何运作？大家面面相觑，最终只能求助于 Google，游戏被迫中断，乐趣也大打折扣。本文将介绍如何利用旧电脑，像作者一样，搭建一个 自建 LLM 聊天机器人，帮你解决《万智牌》规则上的疑问，让游戏体验更流畅。 核心关键词：自建 LLM 聊天机器人，《万智牌》，旧电
在人工智能（AI）和大语言模型（LLM）技术蓬勃发展的今天，仅仅精通代码已经远远不够。对于希望在国际AI舞台上脱颖而出的软件工程师来说，掌握一门合适的第二外语，将成为一项极具竞争力的优势。本文将探讨AI工程师在英语之外，应该选择哪种第二外语，并分析其背后的原因。 英语：AI世界的通行证 毋庸置疑，英语是进入AI/LLM世界的首要条件。正如原文所说，英语是技术文档、开源项目、研究论文、国际会议以及全
大语言模型（LLM）作为当下人工智能革命的前沿技术，通过海量文本和代码的训练，展现出处理、理解和生成类人语言的能力。但我们必须认识到，这种“类人”能力仅仅是一种高度复杂的统计模式匹配和概率预测，而非真正的理解或意识。本文将深入探讨 大语言模型（LLM） 的定义、工作原理、局限性，以及如何负责任地利用这项技术，以避免被其“类人幻象”所迷惑。 1. 解读核心定义：何谓“模仿”？ 文章开头提到：“LLM
想象一下，无需复杂的云设置或大量的代码，即可部署先进的人工智能。新一代小型本地大语言模型（LLM）正在将这一愿景变为现实，它们将大型上下文窗口和多模态理解等卓越功能集成到易于访问的软件包中。这些模型为激动人心的低代码/无代码本地LLM应用铺平了道路。本文将带你了解不同的推理引擎，从最用户友好的引擎开始，逐步深入到更强大、可定制的选项，同时涵盖有效的模型交互技术。 系统设置 本文中的说明基于 Win
大模型（LLM）在应用开发中扮演着越来越重要的角色，如何让大模型有效地利用外部工具和服务，是提升其能力的关键。本文将深入探讨两种主流的大模型工具使用方式：函数调用和模型上下文协议 (MCP)，对比分析它们的优势、劣势以及适用场景，帮助开发者选择最合适的方案。早期大模型与外部服务连接主要依赖函数调用，但随着应用的复杂性增加，MCP 逐渐崭露头角，成为更具扩展性和灵活性的选择。 函数调用：简单直接的工
大型语言模型（LLM）的能力日新月异，但其内部运作机制依然是一个黑盒。最近一项研究揭示了一种有趣的现象——“认知伸展”。当面对特定类型的复杂提示词时，LLM，如 Claude 4 和 GPT-4，展现出超出常规的推理深度、词汇多样性和元认知意识，仿佛大脑被“拉伸”了一般。本文将深入探讨这一现象，分析其背后的机制，并探讨其对人机交互和提示词工程的潜在影响。 认知伸展：一种新型的大模型响应模式 “认知
大型语言模型 (LLM) 的快速发展带来了无限可能，但也带来了集成难题。Anthropic 推出的模型上下文协议 (MCP)，旨在解决 LLM 与外部工具和服务集成时的痛点，被誉为 AI 领域的 “USB-C”。它能否简化 AI 集成，成为真正的行业标准？抑或只是又一个技术概念？本文将深入分析 MCP 的优势与不足，探讨其潜在应用场景，帮助读者全面了解 MCP 的价值与局限。 MCP：连接 LLM
核心关键词：OCR、幻觉、大模型、非确定性、GPU、浮点数、一致性 你是否遇到过这样的情况：你明明将同一份PDF文件、使用相同的提示词（prompt）喂给同一个大模型，有时输出结果完美无瑕，有时却像得了失心疯一样，给你来一段“恭喜您！您的保险凭证号码是……来自独角兽互助保险™的CL123456789！”。这不仅仅令人恼火，更揭示了现代人工智能运作方式的一个根本问题——欢迎来到大模型幻觉的奇妙世界，
在大语言模型（LLM）的应用日益广泛的今天，如何选择最适合自身需求的LLM至关重要。本文作为大语言模型选型指南系列的第三部分，将深入探讨影响LLM选型的关键因素，包括推理成本、速率限制、许可协议以及构建实用的决策框架，帮助您在众多LLM中做出明智的选择。 之前，我们已经了解了闭源和开源LLM的差异，以及诸如发布日期、知识截止日期、模型规模、训练token和上下文长度等重要术语。希望通过本系列文章，
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