如果你和我一样，经常使用大型语言模型（LLMs）进行编程，比如学习像LangGraph这样频繁更新的新框架，或者研究新课题，那么你很可能已经注意到了一个问题：LLMs可能会过时。它们的知识并不总是包含你需要的最新信息。为了解决这个问题，LLM提供商通常会添加搜索工具，这在一定程度上有所帮助，但对于复杂任务来说并不完美。这些工具依赖于上下文学习，模型使用提示来生成答案，但这种方法并不能让模型真正学习
随着大模型技术的飞速发展，企业对AI应用的需求不再仅仅停留在简单的API集成层面，而是需要能够构建真正AI驱动产品的专业人才。这种需求催生了一个新兴职业——GenAI工程师。他们不仅仅是工具的使用者，更是AI应用的架构师和建造者，掌握着构建未来智能产品的关键。本文将深入探讨GenAI工程师的核心能力，以及他们如何在AI开发中扮演着至关重要的角色。 API集成 vs. AI工程：认知鸿沟与转型需求
大语言模型（LLM） 正在各个学科领域掀起一场科研革命。它们通过高效地整合海量科学知识、识别研究空白以及连接跨学科思想，帮助研究人员集中精力，发现新的见解。通过重组已知的模式，LLM 可以辅助生成假设和实验计划，从而加速科学进程。人工智能工具通过自动化审查、生成模型以及将理论文本转化为实际行动，使研究人员能够更快地探索和验证想法，同时依赖于人类的监督。本文将深入探讨 LLM 如何助力科研突破，加速
想象一下，你能够创建一个可以和你聊天、发出声音、甚至像真人一样点头回应的机器人，是不是一件很酷的事情？本文将带你一步步使用Webots 机器人仿真器，结合AI技术，特别是LangChain与Ollama中的 Mistral大模型，打造一个能够进行智能对话的NAO机器人。无需深厚的机器人学背景，只要跟随教程，你就能亲手创造出属于自己的AI聊天机器人。 项目概述：Webots中的NAO机器人聊天机器人
传统RAG（检索增强生成）技术在处理基于私有文档的问答时面临瓶颈，主要依赖向量相似性而忽略了实体间的上下文关系。本文将深入探讨一种更强大的演进方案——GraphRAG，它将知识图谱与向量检索相结合，不仅理解语义相似性，还能洞悉概念间的关联。我们将通过一个实际案例，详细介绍如何使用LangChain框架，结合Google的Gemini大模型和Neo4j图数据库，构建一个生产级别的GraphRAG系统
现代大模型（LLM）的能力毋庸置疑，但在实际应用中，尤其是在直接从URL抓取数据时，常常会遇到意想不到的挑战。你是否也曾经历过大模型（LLM）无法正确解析网页结构，或者遗漏关键信息的窘境？本文将深入探讨大模型（LLM）在处理URL时面临的困境，并通过Reddit案例，阐述Markdown作为一种有效的解决方案，如何帮助大模型（LLM）更好地理解和处理网页内容。 大模型（LLM）处理URL的常见问题
伟大的作曲家和教育家大卫·科普（David Cope）于5月4日与世长辞。他的离世让家人和社区感到悲痛，但我们也在缅怀他那无与伦比、精彩绝伦的一生。毫不夸张地说，大卫·科普是一位走在时代前沿的思想家。早在上世纪80年代，他就以优雅而富有远见的方式，理解了计算与艺术之间蕴含的巨大潜力。他对于 音乐智能 的实验性探索，预示了今天 大模型 的基本原理，关注不同时间尺度下节点式事件关联的概率。 音乐智能的
过去几年，生成式AI（GenAI），特别是大型语言模型（LLM），在文本、图像和代码生成方面的能力令人惊叹。然而，它们的角色更多是作为一种被动的“预言机”，根据我们的提示给出回应。如今，随着 ICML 2025 展露出的前沿研究，我们正步入一个全新的时代，一个 Agentic AI 时代，在这个时代，AI将从静态的响应者转变为主动的、目标导向的智能体，能够协作、制定策略，并在与世界的互动中不断学习
父亲节的一次反思，让我对 Transformer 架构背后的数学原理有了更深刻的理解。在 AI 的世界里，尤其是大模型技术领域，矩阵乘法 不仅仅是数学公式，更是 AI 理解和重塑意义的关键所在。本文将以一种全新的视角，借助书籍的类比，深入探讨 矩阵乘法 在 深度学习 模型中的作用，揭示 Transformer 如何通过它来理解和生成连贯、富有意义的文本。 矩阵乘法：从抽象到具象 在接触 AI 之前
大模型（LLM）的应用日益广泛，而 Prompt Engineering，即提示词工程，成为释放大模型潜力的关键。本文基于实际经验，总结了 11 个关于 Prompt Engineering 的实用技巧，涵盖数学计算、语义理解、模型置信度、指令优化、结构化提示、角色设定、工具使用、Prompt 复用、无用词剔除和注释添加等方面，旨在帮助开发者避开常见陷阱，提升 Prompt Engineering
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