大语言模型（LLMs）的应用开发正日趋成熟，涌现出许多优秀的编排框架，其中 Semantic Kernel 和 LangChain 无疑是其中的佼佼者。虽然两者都旨在简化 LLM 应用的构建，但它们在设计理念、灵活性、语言支持和适用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两个框架，分析其核心概念、优势劣势，帮助开发者选择最适合自身需求的工具。 Semantic Kernel：微软的 Agentic 架
在构建强大的人工智能（AI）能力上，雄心壮志是基石。然而，当雄心超越了实际，便可能陷入自欺欺人的幻境。印度本土AI公司Sarvam AI的经历，或许正是对这一点的深刻诠释。Sarvam AI曾立下豪言壮语，要打造一款真正属于印度的 大语言模型（LLM），一个主权模型，代表十亿人民的声音，理解“巴拉特”（印度）的文化，而不仅仅是英语。然而，其推出的Sarvam-M模型，却并未达到预期效果，引发了人们
每个人都经历过批评、鼓励、尝试和成功的时刻。正是通过这些体验，我们得以学习、成长和适应。令人惊讶的是，这种人类学习的旅程与大型语言模型（LLMs）和人工智能系统（AI）的演变有着惊人的相似之处。本文将探讨人类学习的体验如何与AI训练相联系，以及如何利用这种力量来塑造智能系统的未来。 1. 人类学习：试错、同理心与经验积累 核心关键词：人类学习, 经验积累 人类学习是一个持续的进化过程，它深深植根于
在竞争激烈的银行转型领域，项目负责人面临着永无止境的积压需求（backlog）。各种用例、系统增强和流程优化等待着被优先处理。由于资源有限，艰难的抉择不可避免：哪些项目应该启动？哪些项目应该暂停？哪些项目应该延后？本文将探讨大模型 (LLM) 如何帮助银行项目负责人更好地理解和量化这些决策背后的战略机会成本，从而做出更明智的战略选择。 1. 积压需求（Backlog）管理的挑战与机会成本 银行的数
在金融服务和保险行业（BFSIA）的转型项目中，风险管理往往滞后于问题的发展。那些最初在会议中不经意的紧张氛围、回顾中被忽略的评论，或是以“资源调配”为借口拖延的交付，往往会在数周或数月后演变成引人注目的重大问题。尤其是在复杂的银行业转型中，涉及跨职能、合作伙伴和地域的变革，传统的风险管理方法显得越来越被动。那么，我们能否在症状显现之前捕捉到风险信号？能否在事态升级之前听到潜在问题的低语？大型语言
在大语言模型（LLM）的世界里，早期的焦点集中在预训练上，即输入海量数据集并调整数十亿个参数。但是，训练之后发生的事情同样至关重要，这就是 LLM 推理时推理 (Inference-time reasoning) 的概念。本文将深入探讨 LLM 推理时推理 的细微之处，即模型如何应用所学知识来动态地生成连贯且正确的响应。我们将分析不同的采样方法如何影响输出，以及开发者如何通过实验更好地理解模型推理
大语言模型（LLM）的未来发展方向不仅仅在于模型规模的扩张，更在于提升其智能性、速度和效率。长期以来，上下文长度一直是制约LLM发展的瓶颈。无论处理文档、对话还是结构化数据，所有信息都必须塞进一个有限的上下文窗口内，通常只有4K到32K个token。而模型上下文协议（MCP）的出现，从架构和系统层面彻底改变了LLM访问、管理和推理海量信息的方式，为解决这一瓶颈带来了革命性的突破。本文将深入探讨MC
AI会取代开发者吗？大模型时代程序员的未来
AI大模型正在以前所未有的速度改变软件开发的方式，关于“AI是否会取代开发者”的讨论甚嚣尘上。一个简短的答案是：不会。但更长的答案是，AI正在改变开发者所做的事情，而不是让他们消失。开发者们无需恐慌，拥抱变革才是王道。本文将深入探讨AI与开发者之间的关系，分析AI如何赋能开发者，而非取代他们，并展望大模型时代程序员的未来。 开发者替代论的炒作与真相 每隔几年，就会出现一种新的工具，声称可以取代开发
我们正在经历一场深刻的变革。大型语言模型（LLM），例如ChatGPT，正在悄然成为知识工作的新操作系统。它不仅是一种趋势，更是一种根本性的转变，深刻地影响着思考、写作、计划和学习的方式，为知识型工作者带来前所未有的效率和创造力。本文将深入探讨LLM如何重塑工作方式，并提供实用技巧，帮助你将LLM融入日常工作流程，释放其巨大潜力。 LLM：超越传统软件，重构工作方式 当提到“操作系统”时，我们通常
数据工程师和数据分析师们，你们是否厌倦了在浩如烟海的数据中苦苦挖掘，只为寻找一个问题的答案？那些晦涩难懂的SQL查询，复杂的数据表连接，以及让人抓耳挠腮的调试过程，是不是已经成为了日常工作的常态？现在，想象一下这样一种场景：你只需要用自然语言像和同事聊天一样提出问题，数据就能立刻通过大语言模型（LLM）以你想要的方式呈现出来。这不再是科幻小说，而是正在发生的数据工程领域的革命——用LLM进行数据对
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