引言： 大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异，不再是被动接受人类信息的工具，而是开始主动挑战自身，验证答案，提炼知识，并通过自我训练不断进化。本文将探讨LLM如何通过诸如思维链 (Chain of Thought, CoT)、自我奖励 (Self-rewarding) 和 元判断 (Meta-judging) 等尖端技术，实现前所未有的精确度和推理深度，最终超越人类推理能力。 一、从“系统1”
近年来，大模型技术飞速发展，各类AI模型层出不穷。然而，在光鲜的营销宣传和优异的基准测试成绩背后，隐藏着许多不为人知的秘密。本文将深度剖析最近备受关注的 Qwen 3 大模型，揭示其内部的“中国策略”以及潜在的 AI审查 问题，呼吁人们在享受AI便利的同时，保持警惕，理性看待 AI风险。 Qwen 3：营销面纱下的真实面貌 Qwen 3 的发布无疑吸引了大量关注。各种宣传铺天盖地，声称其在多项基准
在AI项目开发中，很多人都会陷入“过度设计”的陷阱。本文将探讨为何采用Scrappy（凑合、快速迭代）的方法往往才是明智之举，尤其是在快速发展的AI领域。我们将深入分析过度设计的弊端，阐述Scrappy策略的优势，并提供一些实用的技巧，帮助你摆脱完美主义的束缚，拥抱MVP，快速交付价值，在AI浪潮中赢得先机。 过度设计的陷阱：AI项目夭折的常见原因 很多AI项目都死在了设计阶段。一个充满前景的想法
人工智能领域正经历一场深刻的变革，而这场变革的核心驱动力之一便是大语言模型 (LLM)。从 ChatGPT 惊艳的对话能力，到各行业纷纷涌现的 LLM 应用，LLM 的影响力正迅速扩大。本文将深入探讨 LLM 的工作原理，剖析开放模型与闭源模型的差异，并介绍私有化部署 LLM 方案，帮助读者全面了解这项颠覆性技术。 大语言模型 (LLM) 简介：定义与核心能力 大语言模型 (LLM) 是一种基于深
近年来，大型语言模型（LLM）席卷了人工智能领域。它们能撰写文章、回答问题、总结文档，甚至可以辅助编程。而现在，新一轮的 AI 创新浪潮正在兴起—— AI Agent。与一次只能回复一个问题的简单聊天机器人不同，AI Agent 能够思考问题、采取行动、使用工具并完成复杂的任务，而且通常无需太多人工干预。它们更像是数字助理，能够计划、推理，甚至与其他 Agent 协作来完成工作。本文将带你入门 L
近年来，GenAI (生成式人工智能) 技术以前所未有的速度发展，并逐渐渗透到各个行业。传统的流程设计往往以数据或代码为中心，而以 Prompt（提示词） 为先的 GenAI 流程 则将流程的起点聚焦于用户意图。本文将深入探讨如何构建以 GenAI 为先的流程，从提示词的设计到最终的生产落地，并分析其关键组成部分与优势。 Prompt-First 的重要性 传统流程设计通常从编写 SQL 查询语句
随着LLM（大型语言模型）技术的飞速发展，内容创作者面临着前所未有的挑战。如何确保你精心创作的作品不被AI引擎“无意”利用？在LLM主导的时代，内容保护变得尤为重要。本文将深入探讨在人工智能时代，如何通过技术手段、法律武器和平台合作，全方位保护你的创意内容，让你的作品免受AI侵权的威胁。 理解LLM的挑战：版权的边界 LLM（大型语言模型）如OpenAI的GPT-4、Google的Gemini和A
生成式AI正在重新定义软件架构。我们将大语言模型（LLMs）嵌入到搜索体验、产品助手、客户支持甚至分析仪表盘中。虽然提示工程（Prompt Engineering）备受关注，但将生成式AI插入到微服务中才是真正的架构挑战所在。本文将深入探讨如何在基于微服务的系统中架构生成式AI，涵盖消息队列、重试机制、缓存提示以及监控LLM在生产环境中的行为等关键方面。 挑战：Gen AI ≠ 传统 API 我们
在人工智能日益融入工作场景的当下，提示工程（Prompt Engineering）正成为一项至关重要的技能。它不仅关乎如何有效地与AI沟通，更关系到能否充分释放大模型的潜力，实现人机协同，从而提升数据分析的效率和洞察力。本文将深入探讨如何运用高级提示工程技术，例如少样本提示（Few-shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）、模块化提示（Mo
检索增强生成（RAG）系统正日益成为利用大型语言模型（LLM）处理海量信息的关键架构。RAG系统的核心在于信息检索的效率和准确性，而这很大程度上取决于如何将原始文本有效分解成可供LLM理解和处理的片段。简单的文本切分远远不够，高级的文本分块技术才是提升RAG系统性能的关键。本文将深入探讨RAG系统中超越基础切分的索引技术，重点介绍几种常见的文本分块策略，分析它们的优缺点，并探讨如何在实际应用中选择
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