你是否曾梦想过，无需依赖云端或担心高昂费用，就能在自己的电脑上玩转强大的AI模型？现在，通过 Ollama 和 DeepSeek 这两个神奇的工具，你可以轻松搭建属于自己的本地大型语言模型（LLM）API。想象一下，拥有一个属于你自己的AI游乐场，是不是酷极了？本指南将以友好有趣的方式，帮助你快速入门！ 为什么选择本地LLMs？ 在深入了解细节之前，你可能会问：“为什么费心搭建本地LLMs？” 原
机器学习模型处理的原始数据，如文本、图像或复杂的图结构，往往无法直接使用。嵌入 (Embeddings) 技术应运而生，它是一种强大的方法，可以将这些原始、非结构化数据转换成模型能够理解和处理的数值向量。本文将深入探讨嵌入 (Embeddings) 的概念、重要性、创建过程及其在现实机器学习任务中的应用，并着重介绍如何利用嵌入 (Embeddings) 技术来提升大模型时代高质量训练数据的生成与评
最新的 Qwen3 Embedding 和 Qwen3 Reranker 模型已经在 Ollama 上可用，标志着多语言自然语言处理(NLP)领域的一项重大进步。这些模型由阿里巴巴 Qwen 系列开发，专为高级文本嵌入、检索和排序任务而设计。 它们为语义检索和代码搜索等众多应用提供了强大的支持。借助在 Ollama 上的部署，开发者能够更便捷地利用这些模型的能力，实现更高效、更准确的文本处理应用。
将人工智能智能体的循环分解为三个明确的步骤——思考（Think）、行动（Act）、观察（Observe）——我们获得了透明性，降低了成本，并在几分钟而不是几小时内修复了错误。 这篇文章将深入探讨如何通过“思考-行动-观察”这一核心方法，来有效控制你的大模型智能体，提升其效率和透明度，最终实现降本增效。 一、大模型智能体的潜在成本陷阱 将大模型（LLM）连接到企业工具，就像给一个聪明的实习生配备了所
在技术浪潮的推动下，各行各业都在追求更高的效率和更大的影响力。然而，客户支持领域却似乎步履蹒跚，未能跟上时代的步伐。本文将深入探讨AI如何打破客户支持的线性增长模式，帮助企业抓住运营套利的机会，构建更高效、更以客户为中心的AI客户支持体系。 传统客户支持的困境 传统的客户支持模式，无论是在实体银行时代依赖柜员，还是在互联网时代依赖电话、邮件和社交媒体，都存在诸多局限。地理位置、运营时间、人力成本等
Mistral AI 发布了全新的开源AI推理模型 Magistral，它不仅能给出答案，更重要的是，它会像人类一样暂停、推理，并清晰地解释得出结论的过程。这标志着开源AI领域在推理能力上的重大突破。本文将深入探讨 Magistral 的重要性，开源许可带来的益处，以及如何快速部署和使用它，并展望它对AI未来发展的深远影响。 Magistral 的核心价值：透明、可审计的推理过程 Magistra
许多创始人都在聘请教练，帮助他们提升讲故事的能力、优化市场推广策略、改进招聘流程。然而，他们往往忽略了身边最具扩展性的“教练”——大语言模型（LLM）。如果训练得当，LLM 不仅仅是一个提高效率的工具，更能成为你的战略家、可靠的顾问和企业文化建设的伙伴。 它 24/7 全天候待命，扩展成本几乎为零，并且会随着使用不断进步。然而，大多数领导者仍然将 ChatGPT 等 LLM 视为一个稍微智能一点的
大型语言模型（LLM）的崛起，不仅仅是一场技术革命，更是一场深刻的哲学危机。正如P A Martin Börjesson的文章所揭示的，LLM以一种前所未有的方式挑战着我们对语言、知识、存在和意义的传统认知。我们原本以为这些哲学命题是关于“我们”的，但现在，一个没有主体的系统却向“我们”发出了这些问题，这迫使我们重新审视自身，以及我们所依赖的社会结构。这场变革，不仅仅是学术探讨，而是对我们文明根基
我们日常使用的大语言模型（LLM），如Qwen和Llama，虽然功能强大，却面临一个根本性的限制：它们的知识是静态的，无法像人类一样持续学习和进化。麻省理工学院（MIT）最近发布了一项名为SEAL（Self-Evolving Learning）的新框架，旨在打破这一瓶颈，赋予LLM生成自我训练数据、更新自身权重并实现永久进化的能力。这项突破性技术有望彻底改变AI的未来。 大语言模型的静态性：知识的
VPOS (Virtual Proof of Swarm) 协议，作为 Solana 区块链上一种精妙的分布式 AI 计算实现，正在以其独特的 Swarm 基于架构，挑战着现有大型语言模型 (LLM) 的局限性。该协议与正在涌现的、旨在取代传统 Transformer 模型的 AI 技术方向高度一致，为下一代 AI 架构的探索提供了新的视角。 LLM 的局限与下一代 AI 架构 当前，以 Tran
llmtrend