你是否曾惊叹于 ChatGPT 这样的大语言模型（LLM）理解和生成文本的能力，但又希望它们能做得更多？如果它们能够从互联网上获取实时数据，与 API 交互，并充当现实世界应用程序的智能大脑，那该有多好？这就是工具调用（Tool Calling，或称函数调用 Function Calling）的用武之地，它正在改变游戏规则！ 大语言模型（LLM）的智能与工具调用的实用性 大语言模型在海量文本数据上
近年来，大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异，它们在文本生成、对话交互等领域展现出强大的能力。然而，在图像处理领域，特别是在图像分割和物体检测方面，一些模型，例如 Google 的 Gemini，正悄然展现出超越其他竞争对手的潜力。本文将深入探讨 Gemini 大模型在图像分割领域的优势，并结合传送带异物检测这一实际应用场景，详细阐述其应用方法、性能表现以及未来发展前景。 Gemini：图像分
大型语言模型（LLM）不再是遥不可及的未来技术，而是正在重塑各行各业的强大工具。但如何将这些“魔法黑盒”转化为可靠、安全、高效的生产级系统？本文将基于 NVIDIA LLM Workshop 的学习心得，深入探讨从 Prompt Engineering 到 NVIDIA NIM 部署，再到 LangChain LCEL 流水线构建和 AI Agent 集成的全过程，并分享生产环境中的关键经验。 1
大型语言模型 (LLM) 的强大之处毋庸置疑，它们能生成代码、撰写技术文档，看似无所不能。然而，如何让这些强大的 AI 模型真正融入我们的工作流程，访问企业数据库、使用内部工具，并理解实时运营状况，而不是陷入大量的定制化代码泥潭？ 这就是 模型上下文协议 (MCP) 诞生的背景，它正迅速成为连接 LLM 与现实世界的关键桥梁。本文将深入探讨 MCP 的原理、优势、应用场景，以及它如何解决长期以来困
想象一下，你所使用的语言，承载着你的文化和身份认同，却在数字世界中如同幽灵般存在。对于数百万使用卢旺达语、克丘亚语和约鲁巴语等小语种的人来说，这并非遥远的科幻噩梦，而是他们真切的现实。大语言模型（LLMs），例如GPT-4、BERT和Claude，正在改变我们与机器互动、翻译文本和获取知识的方式。然而，它们的光芒主要照耀在数字资源丰富的语言中——英语、汉语、西班牙语等，而数千种被称为低资源语言的其
在一个由人工智能主导的未来，我，一名记者，深入调查大型语言模型(LLM)代理中一个复杂的难题：拜占庭将军问题。 这次调查源于一封匿名加密邮件，邮件声称“将军们又在撒谎”。在追寻真相的过程中，我逐渐发现，这个问题不仅仅存在于理论层面，它正在对LLM的可靠性、安全性和未来发展构成严峻挑战。 1. 大型语言模型(LLM)代理的崛起与信任危机 大型语言模型(LLM)，如GPT-4、Bard等，已经不再仅仅
在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域，数据处理与Tokenization是至关重要的预处理步骤。本文将深入探讨文本清洗和Tokenization在LLM流程中的核心作用，阐述它们如何将原始、非结构化的文本数据转化为模型可以理解和利用的格式，并讨论相关技术，如停用词移除、词干提取与词形还原，以及正则表达式的应用。 1. 解锁NLP的钥匙：非结构化数据与文本清洗 自然语言处理 (NLP
Google 的 PaLM (Pathways Language Model) 通过其大规模、高效率和涌现推理能力，重新定义了大型语言模型 (LLM) 的发展方向。本文将深入探讨 PaLM 如何凭借 Google 的 Pathways 系统，以及其在首个大规模用例中的卓越表现，成为大模型领域的一个即时突破。我们将分析 PaLM 的关键技术、架构以及背后的创新，并探讨其对未来人工智能发展的潜在影响。
医疗行业正面临着前所未有的挑战，传统系统的效率低下、对患者隐私的担忧以及日益增长的运营成本，都亟需创新的解决方案。而大模型 (LLM) 技术的崛起，为解决这些问题带来了新的曙光。本文将深入探讨如何利用本地化部署的多智能体聊天机器人，在保障数据安全与隐私的前提下，革新患者互动体验，并提高医疗行政效率。这不仅仅是构建另一个聊天机器人，而是在于构建一个健壮的、多代理系统，能够直接在受信任的环境中处理复杂
生成式AI正以惊人的速度重塑着各行各业。在这个浪潮中，理解大模型（LLM）的相关术语至关重要。本文将为你揭秘20个核心AI关键词，用通俗易懂的语言，让你自信地驾驭这场技术变革，并能从容应对AI带来的机遇和挑战。 1. 大模型（LLM）：智能机器人的大脑 大模型（LLM）是驱动人工智能的强大引擎。你可以把它想象成一个超级聪明的机器人，它阅读了海量的书籍、文章和代码，并能利用这些知识来回答问题、撰写邮
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