心理健康问题日益受到重视，而利用大语言模型 (LLM) 打造个性化的心理健康聊天机器人，能够为用户提供随时随地的支持，具有巨大的潜力。本文将深入探讨如何通过数据清洗、零样本分类、类别平衡以及 OpenAI 微调等关键步骤，构建一个既能提供逻辑分析，又能提供情感支持的心理健康聊天机器人。 数据预处理：高质量的训练基石 要构建一个有效的心理健康聊天机器人，高质量的数据是至关重要的。本文参考的项目中，数
LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于语言模型的应用程序的构建过程。它如同 AI 模型与各种工具、数据库和 API 之间的桥梁，在我们的项目中，LangChain 负责编排整个 workflow，管理提示词如何发送到模型，如何调用工具，以及 AI 如何与 PGVector 或 Redis 等数据源交互。将其想象成一个乐团指挥，确保每个部分和谐演奏，共同完成一首优美的乐章。 LangCh
大语言模型（LLM）、Agentic AI 以及 LLM 应用领域正在高速发展。每周都有公司发布新的功能、突破性的研究成果和新的应用，同时也带来了关于如何利用这项强大技术造福未来以及如何防止其危害的疑问。这些 AI 不仅仅是为了处理信息而设计的，更是为了在复杂的环境中进行推理、规划、评估、记忆和采取行动，从而产生实际的影响。本文将围绕大模型 Agent 技术、AI 安全、持续学习、最新工具和未来展
面对日益复杂的挑战，我们总渴望找到一劳永逸的解决方案。近期，AI Agent（人工智能代理）的兴起似乎预示着一种“万能钥匙”的出现，但事实果真如此吗？在狂热追捧背后，我们更应冷静思考：Agent技术是否真的适用于所有场景？本文将基于实际经验，深入探讨Agent技术的适用性，分析其优势与局限，并探讨如何正确选择最合适的解决方案。 AI Agent：沙滩漫步，还是深渊凝视？ 关于AI Agent的讨论
人工智能正在经历一场变革，其中视觉语言模型（VLM）无疑是这场变革中最引人注目的技术之一。VLM 能够像人类一样，同时理解图像和文本，并将两者联系起来，从而实现更高级别的智能交互。想象一下，AI 不仅仅是识别一张照片中的物体，而是能够理解照片的场景，回答相关问题，甚至生成对照片的描述。本文将深入探讨 VLM 的核心技术、训练过程、应用场景，以及它将如何改变我们与世界的互动方式。 VLM 的本质：连
硬件设计领域正迎来一场由AI驱动的革命。大型语言模型（LLM）在理解和生成代码方面展现出惊人的潜力，但传统方法往往侧重于语法和结构的模仿，缺乏对硬件内在逻辑的真正理解。本文将深入探讨一种名为VeriReason的创新方法，它通过结合显式推理、强化学习和领域特定反馈，教会AI像硬件工程师一样思考，从而显著提升Verilog代码生成的质量和效率。我们将剖析VeriReason的技术原理、构建过程、关键
智能Agent不再孤军奋战，一个由自主Agent协同合作、规划、执行并优化复杂工作流的时代已经到来，这就是 Agentic AI。本文将深入探讨 Agentic AI 的崛起，解析其如何驱动自主工作流，并展望其未来发展。 1. 核心概念：从Agent到Agentic系统 单个智能Agent的能力已经令人印象深刻，它可以解析提示、执行操作，甚至生成 SQL 或测试用例。想象一下，如果将多个这样的 A
欢迎来到人工智能探索之旅的第45篇章。我们将深入探讨多模态检索增强生成 (MRAG)，一种将人工智能从文本中心带向智能控制的革命性架构。本文将分析 MRAG 如何超越传统的 RAG，整合图像、视频等多种数据类型，并以一篇最新的综述为引，探讨其背后的架构演进，特别关注被称为“伪 MRAG”的 MRAG 1.0。我们将从架构的角度审视 MRAG 的演进，理解其如何逐步从以文本为中心过渡到以智能控制为中
大语言模型（LLM）如ChatGPT曾经会自信地给出“现在是2021年”这样的错误答案，原因在于其训练数据截止于2021年，无法获知之后的信息。解决这一问题的关键并非简单地每年更新数据，而是采用了一种更为智能的方法：检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation，简称RAG)。RAG技术的出现，让人们惊呼：“现在它们可以连接互联网了，我们可以开始大展身手了！”而不再像
近年来，大型语言模型（LLM），如GPT-4，已经超越了通用对话领域，进入了医疗健康等专业领域。 随着医疗数据的日益复杂、医生文档负担的加重，以及对个性化患者互动需求的增加，LLM正在成为强大的工具，可以彻底改变我们管理、提供和改善医疗健康的方式。 这篇文章将探讨LLM如何在医学研究、患者互动和健康信息管理这三大现代医疗健康创新支柱中发挥作用，以及面临的挑战和未来的发展方向。核心就在于，如何以安全
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