Anthropic 的 Claude Opus 4 模型以其卓越的推理能力和指令遵循性能，在众多 AI 模型中脱颖而出，甚至可以与 GPT-4 相媲美。然而，强大性能的背后往往伴随着高昂的 token 费用。本文将深入探讨 Claude Opus 4 的实际成本，分析百万 token 的具体含义，并介绍如何利用 提示缓存 和 批量处理 等技术，实现高达 90% 的成本节约，让你的 AI 项目更具性
构建像GPT这样的大型语言模型（LLM）很大程度上取决于如何处理输入的文本。其中一个关键步骤是tokenization（分词）。它是将原始句子转换成模型可以理解和学习的形式的桥梁。在本指南中，你将学习如何用Python从头开始一步一步地创建一个简单的tokenizer。 什么是Tokenization，以及它对大型语言模型的重要性 想象你有一大段文字。LLM要做的第一件事就是将其分割成更小的片段，
如果你也想使用 Ollama 友好的界面微调 大型语言模型 (LLM)，并借助 Google Cloud Platform 上的 Vertex AI 实现模型的可扩展性，那么你并不孤单。将 Ollama 的便捷性和 GCP 的托管基础设施相结合，似乎是机器学习领域的理想搭配。 然而，一旦深入实际操作，问题就会浮出水面。尤其是在将 Ollama 这种本地优先的工具与 Vertex AI 这种云原生平
AI Prompt 在大语言模型（LLM）应用开发中扮演着至关重要的角色。然而，在 React 应用中管理和维护复杂的 AI Prompt 并非易事。ai-prompt-panel 应运而生，它作为一个 React 组件，提供了一个灵活且功能丰富的 AI Prompt 编辑体验，旨在简化 React 开发者的 AI Prompt 工程流程，提升开发效率和应用质量。 挑战：传统 AI Prompt
随着大语言模型（LLM）应用的日益普及，如何以较低的运营成本、更低的延迟，并有效分配 GPU 资源，成为了部署过程中的一大挑战。特别是对于 Qwen2.5-7B-Instruct 或 Mistral-Nemo-Instruct 这类相对较小的模型，在 NVIDIA H100、A200 等高性能 GPU 上部署时，往往会造成 GPU 资源的大量闲置。本文将深入探讨如何结合 Ray Serve 和 N
随着人工智能技术的飞速发展，单一智能体在处理复杂问题时常常显得力不从心。多智能体系统 (Multi-Agent Systems) 应运而生，它通过多个智能体之间的协作与交互，可以更高效、更灵活地解决问题。本文将探讨如何利用 Semantic Kernel SDK 和 Azure AI Agent Service 构建强大的多智能体系统，并重点介绍 Semantic Kernel SDK 在其中扮演
人工智能正在变革我们处理和分析信息的方式，尤其是在处理非结构化数据和复杂关系方面。GraphMinds作为一个开源项目，巧妙地将知识图谱的强大能力与大型语言模型(LLM)相结合，旨在提供透明、安全、且具有深刻洞察力的AI驱动分析，同时确保用户数据的隐私和推理过程的可解释性。它代表着一种新型的知识密集型任务处理方式，让用户能够超越“黑盒”AI，获得真正透明且值得信赖的见解。 GraphMinds的核
注意力机制是现代大模型的核心组件，而 DeepSeek 提出的原生稀疏注意力 (Native Sparse Attention, NSA) 正是针对现有注意力机制在长文本处理上的瓶颈而设计的一种全新方案。本文将深入剖析 NSA 的原理、优势以及它对未来大模型发展的潜在影响。 全注意力机制的挑战：算力与效率的瓶颈 Transformer 模型依赖于全注意力机制，该机制允许每个 token 都关注序列
当你在使用 ChatGPT 提问，或者从客服机器人那里获得回复时，你或许感觉直接与模型对话。但事实并非如此。在幕后，存在着一个系统——一个“大脑到世界”的翻译器——默默地完成着繁重的工作。这就是 LangChain 的作用所在。LangChain 就像一个神经系统，连接着大脑与眼睛、耳朵、嘴巴和双手，让大模型的能力得以释放。 大模型 (LLMs)：智能的基石 大模型 (LLMs)，如 ChatGP
探索大模型（LLM）的心理学，就像解开一个巨大而复杂的魔方。在之前的文章中，我们已经探讨了预训练阶段海量数据的基石作用，以及Tokenization（分词）的奥秘和类神经网络的训练过程。今天，我们将更深入地探究机器的核心：基座模型的心理学。 这是一切变得原始、强大，有时甚至非常奇怪的地方。 基座模型：未雕琢的璞玉 究竟什么是基座模型？我们可以将其视为LLM的预指令版本。 它已经吞噬了惊人数量的人类
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