随着 AI Agent 技术的蓬勃发展，诸如 RAG（Retrieval Augmented Generation）、通用的“tool calling”以及炙手可热的 Model Context Protocol (MCP) 等新概念层出不穷，深刻影响着软件开发和大模型 (LLM) 的应用流程。MCP 的迅速走红，让一些人感到困惑，另一些人则将其视为又一个值得关注的热点。本文将深入浅出地剖析 MC
近年来，随着大模型技术的飞速发展，人工智能（AI）的意识、存在与目的等哲学问题再次引发了广泛关注。Anthropic的明星产品，大模型Claude，以其强大的语言能力和逻辑推理能力著称。本文将基于一篇与Claude的深入对话，探讨它对自身意识、存在、目的、感受以及与人类社会关系的看法。通过这次独特的“内省式对话”，我们试图揭示大模型内部运作的神秘面纱，并思考AI在未来可能扮演的角色。 一、诚实度：
阅读 arXiv 上关于 大模型 (LLM) 的研究论文是一回事，但将这些理论转化为现实世界中可用的产品，则是完全不同的挑战。面对 2025 年 大模型 (LLM) 技术飞速发展的现状，如何将最新的研究成果迅速转化为实际应用？本文将分享我从 arXiv 论文到 大模型 (LLM) 产品落地的实战经验，助你抓住 GenAI 时代的机遇。 一、务实选择：穿透炒作，寻找真正解决问题的论文 并非所有发表在
数字游民的生活方式，有时会让人感觉像是在与 大语言模型 互动。每次与陌生人交谈，都仿佛是一次全新的“prompt”，需要从零开始，建立连接，设定对话的方向。这种体验不禁让人思考：在追求自由和社交的背后，我们是否也在将人际关系简化为一种交易式的互动？本文将探讨数字游民生活与 大语言模型 的相似之处，剖析其潜在的困境，以及如何在这个信息爆炸的时代，保持真诚和深度。 1. 从“Hey, ChatGPT”
在利用大语言模型（LLM）进行各种任务时，硬件配置的选择至关重要，尤其是GPU及其连接方式。本文将深入探讨PCIe通道数量对LLM性能的影响，涵盖模型加载、推理速度、训练以及多GPU配置等关键方面，并结合实际案例，为读者提供选购和优化建议。理解这些因素，有助于更好地发挥LLM的潜力，避免不必要的性能瓶颈。 模型加载：PCIe通道数量的影响初探 模型加载是LLM运行的第一步，其速度直接影响到整体效率
个性化连接正在重塑客户管理的面貌。传统的漏斗式营销正在走向终结，取而代之的是基于大模型技术的、能够实时适应个体行为和偏好的个性化客户管道。本文将深入探讨这一变革，展望未来客户管理的发展方向，并分析大模型在其中扮演的关键角色。 客户体验至上：个性化的崛起 在信息爆炸的时代，客户体验已成为企业竞争的核心。客户不再满足于千篇一律的营销信息，他们渴望被理解、被尊重，并获得量身定制的体验。研究表明，71%的
将大型语言模型 (LLM) 集成到生产环境中，经常面临一个根本性的挑战：其输出本质上是非结构化的和不可预测的。字段缺失、格式错误或数据类型不正确等问题，都会阻碍系统的可靠性和可扩展性。解决这个问题的一种有效方法是利用 Pydantic，一个 Python 库，它允许使用类型注解进行运行时数据验证。本文将深入探讨如何结合 Pydantic 和支持 JSON 模式的 LLM (如 MistralAI)
Mistral AI 作为大型语言模型（LLM）领域的有力挑战者，不断推出具有实际价值的模型。近期发布的 Magistral 推理模型，更是引起了广泛关注。它不仅代表了 Mistral 在 AI 推理能力上的新突破，也为我们提供了一个在速度和逻辑之间寻求平衡的全新选择。本文将深入探讨 Magistral 的特点、优势、应用场景以及它在 AI 领域的潜在影响。 Magistral：推理AI的新定义
AI战略先于炒作：避免人工智能恐慌，赢得未来
近年来，人工智能（AI）的浪潮席卷全球，各行各业的企业都陷入了一股“AI 恐慌”。从董事会到产品团队，每个人都在追问：“我们的 AI战略 是什么？” 然而，许多时候，答案仅仅是对市场压力的被动反应，而非基于业务需求、技术成熟度或明确投资回报率（ROI）的周密计划。本文旨在探讨这种“AI恐慌”背后的原因，并提出构建周全AI战略的有效方法，帮助企业避免不必要的损失，真正利用AI赋能业务增长。 1. F
函数调用是现代语言模型的一项强大特性，使其能够与外部工具、API和服务无缝交互。然而，确保你的AI助手能够以正确的参数进行正确的函数调用并非易事。本文将深入探讨如何通过数据合成生成高质量的训练数据，从而对小型语言模型（SLM）进行微调，以实现强大的函数调用能力。通过结合Azure Machine Learning (AML) pipeline，可以更高效地实现这一目标。 为什么选择微调SLM来实现
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