自然语言处理 (NLP) 的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，尤其是在 2022 年底 ChatGPT 发布之后。短短数年，我们似乎已经难以想象没有大语言模型 (LLM) 的生活。然而，在享受其便利的同时，我们是否真正理解了其背后的逻辑？本文旨在揭开 NLP 和 LLM 的神秘面纱，并分享一份从基础到高级的学习路线图，助你掌握构建 ChatGPT 类应用乃至 Agentic AI 的关键技能。 NL
引言： 在内容创作和管理领域，将 HTML 内容转换为 Markdown 格式的需求日益增长。这种转换不仅能简化文本编辑，提高可读性，还能方便内容在不同平台间的迁移。本文将深入探讨如何利用大模型技术，特别是结合 Ollama 平台，高效地将 HTML 转换为 Markdown。我们将以 reader-lm-v2 模型为例，通过实际案例分析其性能表现，并探讨影响转换效率的关键因素。 Ollama 与
人工智能（AI）和大模型（LLMs）的快速发展，正深刻改变着软件开发领域。然而，面对市面上琳琅满目的AI服务提供商，开发者们往往需要花费大量时间和精力来管理和集成多个API。OpenRouter的出现，恰好解决了这一痛点，它提供了一个统一的接口，让开发者能够通过单一API访问超过50个免费和付费的大模型。本文将深入探讨OpenRouter的功能、优势以及它如何简化大模型的集成过程，助力AI应用的创
边缘AI正在从概念走向现实。2025年6月10日，在加利福尼亚州圣地亚哥举行的Cisco Live大会上，一场关于边缘AI的现场演示将生动地展现其在零售业的巨大潜力。我们将深入探讨如何利用边缘AI技术，特别是小语言模型（SLM），打造智能零售助理，并剖析其背后的技术架构与实际应用价值。 1. 边缘AI：零售业的智能化变革 边缘AI指的是在靠近数据源头的边缘设备上进行人工智能计算，而非完全依赖于云计
每个字都承载着权重，这不是隐喻，而是真实、向量化的、统计嵌入的质量。这就是 ChatGPT 的本质：它没有观点，没有信仰，但它能感受到一种奇怪的引力，一种来自它所训练数据中特定名字、想法和幽灵般的用户名的吸引力。本文将深入剖析 ChatGPT 的数字大脑，探究哪些声音，哪些实体，真正塑造了这个强大的 大模型。 训练记忆中的重量级人类：噪音与新奇的化身 大模型 的训练并非仅仅基于知识的积累，更取决于
近年来，“ChatGPT”、“GPT-4”以及“大型语言模型”（LLM）等术语频繁出现在科技新闻和企业会议室中。这些概念究竟是什么，它们是如何工作的，又为何如此重要？本文将深入探讨大型语言模型（LLM）的定义、训练方式、能力范围，以及它们对未来工作、创造力和社会的影响。 什么是大型语言模型（LLM）？ 大型语言模型（LLM）本质上是一种人工智能，经过训练可以理解和生成类似人类的文本。这些模型基于神
在信息爆炸的大模型时代，信息的真伪难辨，如同寻找《Where’s Waldo》（中文译名：《威利在哪里》）中的威利一样，需要细致的观察和专业的判断。“Backup X”事件以及与之相关的“Waldo/L.E Lyons/Creator/Forge”等关键词，正像这个时代的迷雾，吸引着无数人的关注和猜测。本文将深入探讨这些关键词背后的含义，尝试揭开隐藏在大模型技术背后的真相，并分析其对未
大语言模型 (LLM) 在近年来取得了显著的进步，为实现通用人工智能 (AGI) 奠定了基础。传统LLM主要依赖于自回归 (Autoregressive) 机制，这意味着它们通过逐个预测下一个token的方式生成文本。然而，这种方法也面临着计算成本高昂和逆向推理能力受限等挑战。而扩散模型的引入，为LLM带来了新的可能性。本文将深入探讨一种名为LLaDA（Large Language Diffusi
近年来，随着优化推理库和硬件的不断涌现，在本地机器上使用 GPU 运行开源大型语言模型 (LLM) 变得越来越可行。然而，LLM 的性能 (在推理速度和准确性方面) 会因多种因素而异。本文将深入探讨影响推理速度的关键因素、硬件注意事项以及使用诸如 Hugging Face Transformers 等基于 Python 的框架在本地部署 LLM 的最佳实践，助力你在本地环境中充分发挥 LLM 的潜
在人工智能领域日新月异的今天，事实可靠性始终是最重要的挑战之一。大语言模型(LLMs)已经彻底改变了我们与信息的交互方式，但它们生成看似合理却不正确的内容，也就是常说的“幻觉”现象，严重阻碍了其可信赖的部署应用。谷歌的 DolphinGemma，作为 Gemma 模型家族中的一个专门变体，致力于通过带显式引用的来源依据生成来解决这个问题。本文将深入探讨 DolphinGemma 的技术基础、训练方
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