医疗数据隐私法规的复杂性一直困扰着行业内外的人们。面对如迷宫般繁琐、晦涩难懂的规则，即使是专业人士也难以快速获取清晰、全面的答案。如同原文作者 Promila Ghosh 所描述的那样，我们迫切需要一种更智能的方式来理解和应用这些法规。MediRAG Guard 的出现，为解决这一难题提供了一个全新的视角：利用 AI 构建 知识地图，帮助用户理解医疗隐私规则之间的关联，从而打破信息壁垒，实现更高效
大语言模型（LLM）正在重塑人工智能的边界，成为构建智能系统的变革性工具。然而，在这令人兴奋的进展背后，隐藏着一个令人担忧的现实：LLM的训练成本正在飞速增长。GPU定价的波动、训练时间的不确定性，以及量化、VRAM和内存带宽等技术参数的不断演变，使得成本预测变得异常复杂。作为一名数据科学家，我将此视为一个充满潜力的预测机会，而非限制。如果我们可以像预测用户流失率、点击率或延迟一样，对token输
在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，如何高效地将大语言模型（LLM）融入现有应用，构建智能化的工作流程，成为了开发者们关注的焦点。Semantic Kernel (SK)，一个开源的软件开发工具包 (SDK)，正是为了解决这一难题而生。它通过AI 编排、灵活的连接器和可定制的插件，帮助开发者轻松构建智能化、实时化和个性化的 AI 驱动应用，赋能员工、客户和业务本身。本文将深入探讨 Semantic
生成式 AI 正在重塑各个行业，开发者可以构建能够生成文本、执行函数调用和分析视频内容的智能应用。为了加深我在生成式 AI 领域的专业知识，我完成了 Google Cloud 的挑战实验室：使用 Vertex AI 中的 Gemini API 探索生成式 AI——这是一项旨在测试 AI 在实际应用中的动手实践，无需逐步指导。在本文中，我将分享我如何利用 Vertex AI 平台的 Gemini A
在追求提升大模型响应质量的道路上，我们常常面临需要大量数据和高昂计算成本的额外训练。本文将深入探讨两种无需额外训练即可显著提升AI模型响应质量的创新方法：双重思维（Two Minds）和动态温度控制（Dynamic Temperature Control）。这两种方法着眼于现有模型的潜力挖掘，通过巧妙的机制设计，在不改变模型架构和训练过程的前提下，显著提升其输出质量，尤其是在处理复杂任务和追求更高
在快速发展的语音AI领域，以声音为先导的体验正成为新的前沿。从虚拟助手到客户支持机器人，再到辅助工具，用户期望的是快速、个性化和情感智能的语音交互。本文将深入探讨一种先进的语音AI系统架构，该架构专为实时、响应迅速且具有上下文感知能力的语音对话而设计，所有这些都在持久的WebSocket连接上运行。我们将探索其模块化组件、自适应响应机制以及用户角色驱动的定制，这些共同提供了无缝、类人的语音交互体验
2025年，人工智能（AI）不再是遥远的未来，而是真真切切地改变着软件开发、产品构建以及商业运营的方方面面。无论你是一名后端开发、前端工程师，还是DevOps专家，转型成为一名AI工程师将是你2025年最明智的职业选择之一。尤其是像GPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）的爆炸式增长，使得能够部署、微调并围绕这些强大模型构建应用程序的工程师的需求变得空前迫切。本文将为你推荐1
引言 设想一下，当你学习新的课程或面对挑战性的概念时，身边始终有一位虚拟学习伙伴，随时为你答疑解惑、总结课程要点、或者进行知识点测验。这不再是遥远的未来设想，而是借助 Udemy AI助手 已经实现的现实。这款AI助手基于先进的人工智能技术，正积极地帮助全球各地的学习者，引导他们一步一个脚印地完成技能提升之旅，使学习过程更加流畅、快捷和个性化。而这一切智能、相关性强的辅助功能背后，都依赖于一个至关
LLMOps，即大语言模型运维，正成为大模型技术应用的关键。本文将深入探讨 LLMOps 的定义、优势、挑战，以及它在开发者和架构师视角下的不同侧重点，并结合实际案例，阐述 LLMOps 如何助力企业在 LLM （Large Language Model，大型语言模型） 时代取得成功。 LLMOps 的崛起与定义 随着 GPT、LLaMA、Claude、Mistral 等大型语言模型的飞速发展，L
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。 Agentic
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