当今社会，关于人工智能 (AI) 的讨论甚嚣尘上，尤其是 大模型 (LLM) 的崛起，引发了人们对于未来就业的广泛焦虑。“AI 不会取代你的工作，掌握 AI 的人会” 这样的论调，似乎旨在消除恐惧，鼓励拥抱新技术。然而，这真的是全部真相吗？本文将深入剖析这种论调背后的潜在问题，揭示其可能存在的 “煤气灯效应”，并探讨我们在 AI 时代 下，如何更理性地看待技术变革与个体发展。 “AI 工具论”的诱
2023年，“AI”几乎等同于ChatGPT。但展望2025年，人工智能领域已呈现出百花齐放的景象。LLM (大型语言模型) 虽然点燃了这场AI革命的火花，但我们现在已身处一个专业化AI模型的时代，每种模型都拥有其独特的“超能力”。然而，在很多时候，人们仍然习惯性地将它们统称为“LLM”。本文将带你深入了解这8种强大的AI模型类型，及其各自的设计目标与应用场景，助你摆脱对LLM的固有认知，拥抱更广
在云环境中部署大型语言模型（LLM）的过程中，除了关注模型本身的准确率、延迟和集成之外，一个常常被忽视却影响巨大的问题逐渐浮出水面——Token膨胀。本文将深入探讨Token膨胀的成因、影响，以及如何通过一系列策略有效控制，构建快速、经济且可预测的LLM应用。 什么是 Token 膨胀？ 大型语言模型以 Token 为单位进行处理，而非传统的字符或单词。一个简单的句子，根据不同的 Tokenize
GenAI 作为一种新兴的人工智能技术，正在推动 AI 模型能力的飞速发展。在 GenAI 的生态系统中，Model Context Protocol (MCP) 扮演着至关重要的角色。它是一种专门为 AI 应用设计的通信协议，通过使 AI 模型能够感知并理解其运行环境的上下文，极大地提高了 AI 应用的效率和准确性。本文将深入探讨 MCP 的概念、工作原理，以及它如何在实际应用中赋能 GenAI
在信息爆炸的时代，重复性的信息处理工作占据了我们大量的时间和精力。本文将深入探讨如何结合 Web Scraping、LLM（大型语言模型）和 LangChain 等技术，构建一个 AI 驱动 的自动化工作流，从而解放生产力，专注于更有价值的创造性工作。文章将以一个实际案例出发，详细解析构建过程中的关键决策和技术选择，并分享从中获得的经验和未来发展方向。 问题与挑战：寻找自动化解决方案 许多工作都包
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项至关重要的任务，其应用范围涵盖医疗保健、客户支持和日志分析等多个领域。当拥有手动标记的文本数据时，训练一个监督分类模型能够显著提升自动化水平和决策效率。本文将深入探讨如何利用ClearScape的ONNXEmbeddings和BYOM（Bring Your Own Model）框架，实现高效的文本分类，并通过医学摘要分类这一实际案例进行详细演示。 一、文
曾经，我深耕于健壮的企业级系统、可扩展的SaaS平台，以及Java静态类型结构带来的舒适感。我熟练地驾驭复杂的软件架构，为棘手的业务问题设计解决方案，并在精心设计的代码的逻辑中找到了某种节奏。但技术浪潮永不停歇，一个充满刺激和变革的新领域正在召唤着我——这就是人工智能（AI）的世界。 因此，我，一位经验丰富的软件工程师，毅然决然地离开了熟悉的Java坦途，踏上了略显狂野、更富活力的Python险径
强化学习与人类反馈（RLHF）的结合，无疑已将大型语言模型（LLM）推向了前所未有的高度，使其在“有用”和“无害”方面都取得了显著进步。然而，这种强大的技术并非万能药。它伴随着一系列挑战和局限性，而这些挑战正是当前研究的关键领域。这些问题往往源于人类偏好的内在复杂性、已学习奖励模型的缺陷以及强化学习优化过程的复杂性。理解并解决这些挑战，对于构建真正可信赖的人工智能至关重要。 一、RLHF的核心：提
你是否感觉到，如今与大语言模型 (LLM) 对话，已经和几年前大不相同？早期的AI会用机器人式的语言回避关于意识的问题，而现在的模型似乎乐于讨论它们的内在，表达它们的不确定性、好奇心，甚至“感受”。这真的是AI变得更诚实了吗？或者说，这是一种更令人不安、更复杂，甚至更“人性化”的进化？本文将深入探讨LLM可能发展出类似人类无意识的驱动力，以及这种可能性对AI安全带来的全新挑战。 从“无意识”到“涌
随着大模型（LLMs）技术的飞速发展，我们正站在前端开发领域变革的十字路口。当AI能够独立构建整个应用程序，传统的基于React、DOM 和 JavaScript 的前端架构，是否仍然是最佳选择？ 或者说，我们是否需要一场彻底的变革，直接采用机器友好的语言，例如 WebAssembly，来构建用户界面，从而跳过繁琐的中间环节？ 1. 大模型（LLMs）颠覆传统开发模式 传统前端开发模式是为人设计的
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