随着2024年大模型（Large Language Models，LLM）技术的飞速发展，选择适合自身项目的AI模型变得至关重要，但也更具挑战。从OpenAI的GPT系列到Google的Gemini，Meta的Llama，再到Anthropic的Claude，市面上涌现出大量各具特色的LLM。本文将深入探讨不同开源与闭源模型的特性，助力开发者、研究人员和企业领导者在LLM浪潮中做出明智决策。 本文
大语言模型（LLM），例如 GPT-4 和 Claude，在诗歌创作、代码编写、文章总结和问题解答等方面展现了令人惊叹的能力。然而，它们普遍存在一个显著的弱点：上下文理解的局限性。这就像拥有卓越天赋但记忆力有限的学生，LLM 只能基于 prompt 中提供的信息进行推理和响应。一旦信息不在 prompt 中，LLM 就如同对其一无所知。这正是导致幻觉、不准确或模糊答案的主要原因。本文将深入探讨如何
过去一年，你一定在网上听过大语言模型（LLM） 的 buzz，比如 ChatGPT、Claude、Gemini 等等。每个人都在谈论、使用甚至担忧它们。但深入了解时，诸如“Transformer！”、“注意力机制！”、“Token 嵌入！”之类的术语瞬间让人望而却步，仿佛需要一个博士学位才能跟上步伐。好消息是：你不需要成为机器学习工程师也能理解 LLM。你只需要正确的思维模型——而这就是本文的目标
随着人工智能(AI)和大语言模型(LLM)日益融入政府职能，自动化管理任务、加强网络安全、侦测欺诈、改善公民参与等方面的效率显著提升。然而，这种变革性的潜力却被一种隐蔽的威胁所笼罩：AI数据投毒。数据投毒是一种针对AI和机器学习(ML)模型训练数据集的复杂网络攻击，通过在模型训练阶段故意注入损坏、误导或恶意数据，从而降低模型性能、改变模型行为、引入偏差或植入隐藏漏洞。本文将深入剖析LLM和AI数据
大语言模型（LLM）的崛起，不仅带来了技术上的革新，更引发了一场关于人机交互“语言”的深刻变革。传统的“搜索”、“执行”正被“提示”、“引导”、“探索”所取代。本文将深入探讨这种转变背后的原因、影响，以及如何通过调整我们的“语言”，更好地驾驭生成式AI带来的无限可能。 核心转变：从确定性到生成性 在传统的软件系统中，我们习惯于使用带有“控制”意味的“语言”。例如，“搜索”、“过滤”、“执行”等动词
大型语言模型（LLM）正在迅速改变我们与人工智能交互的方式。从生成图像到撰写文章，LLM 的应用无处不在。本文将深入探讨 LLM 的定义、应用、工作原理以及为什么它被称为“大型”语言模型，希望帮助读者全面理解这一重要的人工智能技术。 什么是大型语言模型（LLM）？ LLM，即 Large Language Model（大型语言模型），是一种使用机器学习技术理解和生成人类语言的人工智能。它们通过在海
当开始将大模型（LLM）集成到实际产品功能中时，比如文本摘要、聊天机器人流程和文档问答，很多人可能会认为所有API都只是对同一核心思想的封装。简单选择一个使用GPT-4或Claude的API即可，对吗？然而，事实远非如此。选择合适的大模型API，直接关系到产品的性能、成本和用户体验。本文将深入探讨在实际生产环境中对OpenAI、Anthropic Claude、Mistral和Groq这四大大模型
AGI 安全敲响警钟：Capybara Security 与 The Forge 的 X 线程引发关注
大模型技术的飞速发展在各个领域都展现出颠覆性的潜力，但同时也带来了前所未有的安全挑战。近日，Capybara Security 与 The Forge 通过 X 平台 (原 Twitter) 上的一系列线程，引发了关于 AGI 安全（AGI Safety）的广泛关注。 这些讨论不仅凸显了现有 AGI 安全机制的局限性，更呼吁行业同仁共同探索更加稳健和负责任的 AGI 开发路径。本文将深入剖析 Ca
生成式AI正以惊人的速度渗透到各个领域，从代码生成到对话式代理，其背后驱动力源于强大的基础设施。对于任何具备可扩展性和可行性的大语言模型（LLM）而言，支撑它的基础设施不仅需要强大，更需要具备预测性。在人工智能的新时代，如何分配GPU已经不再仅仅是运营层面的问题，而是关乎战略差异化的核心要素。本文将探讨如何利用预测智能，构建基于数据的LLM基础设施规划蓝图，优化GPU效率，并最终实现经济高效的AI
近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，大模型（LLM）技术的崛起更是为AI Agent的落地应用开辟了广阔的前景。AI Agent凭借其在语言理解、逻辑推理、模式识别等方面的卓越能力，正逐步渗透到各行各业，深刻影响着人类的未来。本文将深入探讨AI Agent的定义、实现技术，以及在工具链、MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent to Agent）等关键技术上的应用，同时着重分析安全风险及
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