引言： 近年来，大模型技术在生物系统建模方面取得了显著进展，尤其是在蛋白质折叠等领域。然而，当研究人员试图将相同的策略应用于神经科学领域时，却遭遇了瓶颈。这引发了一个深刻的问题：我们对智能的理解是否存在偏差？本文将从大模型视角出发，探讨神经科学在理解智能方面存在的误区，并分析其原因与可能的突破方向。 一、蛋白质折叠的成功：大模型与生物语言 核心关键词：蛋白质折叠、大模型、生物语言 在深入探讨神经科
随着人工智能技术的飞速发展，大模型 (LLM) 已经渗透到我们工作和生活的方方面面。然而，当前 LLM 应用面临一个关键挑战：缺乏有效的记忆机制，尤其是在跨工具协作场景下，导致上下文信息割裂，效率低下。本文将深入探讨 LLM 中记忆的重要性，并介绍 OpenMemory MCP 这一创新方案，旨在解决 AI 工具间的“失忆症”，实现无缝的跨工具上下文 AI 工程。 一、上下文的重要性：大模型智能的
在检索增强生成 (RAG) 系统中，高质量的上下文 (Context) 是生成可靠且富有洞察力答案的关键。然而，仅仅依赖文本提取的传统方法，在处理包含复杂图表、表格以及图像的文档时，往往捉襟见肘。ColiVara 的出现，旨在革新文档检索方式，开启一场视觉革命，突破现有 RAG 系统在处理富含视觉信息文档时的瓶颈，提升整体性能。 RAG 系统中的上下文 (Context) 难题 一个优秀 RAG
近年来，基于生成式预训练Transformer（GPT）的大语言模型（LLM）被广泛应用于各种场景，数百万用户正借助这些模型完成各式各样的任务。为了进一步提升用户交互体验和个性化定制程度，诸如OpenAI等平台允许开发者创建名为Custom GPTs的定制化模型实例，并将其发布至专门的应用商店。这些Custom GPTs旨在为用户提供针对特定需求量身定制的应用。然而，Custom GPTs的日益普
导语： Microsoft 近期开源的 NLWeb (Natural Language Web) 项目，旨在通过一套开源协议和工具，大幅简化网站 对话式界面 的构建过程。该项目巧妙地利用了现有 Schema.org 等语义化数据格式，并借助 大型语言模型 (LLMs) 的能力，让开发者能够更专注于实现核心业务逻辑，而非复杂的 NLP 和对话式 AI 技术。 简化对话式界面：NLWeb 的核心价值
Rillet，一家位于纽约的企业资源规划（ERP）平台，近日宣布获得由红杉资本领投的2500万美元A轮融资。这笔资金将加速Rillet利用人工智能（AI）技术，彻底变革传统的通用会计总账系统，尤其是在市场拓展和客户支持方面。Rillet的出现，预示着一个AI原生ERP时代的到来，将为中端市场带来前所未有的效率提升和战略转型机遇。 AI原生：Rillet的核心竞争力 Rillet的核心竞争力在于其A
大型语言模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的机遇，但也面临着如何确保模型输出与人类价值观对齐的挑战。传统的模型对齐方法往往依赖于大量的人工标注数据，例如对比数据，效率低下且难以捕捉人类决策的微妙之处。本文将深入探讨一种新兴的模型对齐框架：KTO (Kahneman-Tversky Optimization)，它将前景理论引入模型对齐过程，并提出了HALO (Human-Aware Loss O
近年来，大模型Agent技术正在各行各业掀起变革浪潮，其中，医疗健康领域无疑是最具潜力也最受关注的应用场景之一。本文将聚焦于“Max: AI Health Companion”这一创新项目，深入探讨大模型Agent如何赋能家庭健康管理，提升患者体验。该项目由一个国际团队开发，旨在解决家庭护理中跟踪症状和药物方面的实际挑战，充分展现了大模型Agent在医疗领域应用的巨大潜力。 LangGraph：构
科幻剧集《黑镜》以其对未来科技的黑暗预见而闻名。在程序员圈子里，尤其是那些关注大模型和AI发展趋势的人，可能对《黑镜》第七季中的某集感触尤深，它预示了当程序员（人类大脑）被生成式AI取代时，我们的行业将会面临怎样的命运。本文将以这集《黑镜》为灵感，探讨AI对程序员职业的潜在影响，以及我们该如何应对。 生成式AI：程序员的救星还是末日？ 生成式AI的崛起无疑是近年来科技领域最令人瞩目的进展之一。从代
OpenAI的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）技术正以其独特的方式改变着AI的学习模式。传统的AI训练需要海量的数据，而强化微调仅需少量示例就能让AI学会推理，从而催生出更高效、更具针对性的专家AI。这项突破性的技术不仅降低了AI定制的门槛，更让AI在专业领域展现出超越大型模型的潜力，为各行各业带来了前所未有的机遇。 核心突破：强化微调（Reinforceme
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