在信息爆炸的时代，如何从海量的社交媒体数据中提取有价值的情报？ 想象一下，如果能够建立一个智能系统，不仅能抓取推特数据，还能回答诸如“美国科技行业对人工智能的趋势情绪如何？”这类复杂问题，这将为企业决策提供强大的数据支持。本文将深入探讨一个基于图结构的RAG（检索增强生成）的推特情报系统的构建过程，该系统能够高效地摄取推特数据，利用高级NLP技术进行数据增强，将其转换为知识图谱，并借助GPT-4o
多模态自主LLM Agent正以融合文本、图像和动作等多种数据源的方式，重塑人工智能的格局。与传统依赖单一数据类型的人工智能不同，这些先进的Agent集成了语言处理、计算机视觉和自主决策能力，从而能够有效地与复杂环境交互和导航。本文将深入探讨多模态自主LLM Agent的工作原理、面临的挑战以及未来的发展方向。 多模态Agent 的工作原理：感知的融合与增强 多模态Agent的核心在于其处理和组合
RAG（检索增强生成）系统作为一种变革性的大模型应用方案，正日益受到重视。它巧妙地融合了检索模型和生成模型的优势，旨在提升生成文本的质量和相关性。然而，传统的RAG系统在处理复杂知识和推理方面存在局限。本文将深入探讨传统RAG系统的瓶颈，并重点介绍微软研究院提出的GraphRAG——一种利用知识图谱增强检索能力的新型RAG框架，阐述其如何突破传统RAG的局限，为大模型在知识密集型任务中的应用开辟新
今年早些时候，一家中国公司 DeepSeek 声称以极低的成本复制了 ChatGPT 的性能，引起了广泛关注。这背后的秘密武器正是 模型蒸馏 技术。那么，如何在有限的资源下，训练出高性能的 领域特定AI 呢？本文将深入探讨如何运用 模型蒸馏 技术，将大型 语言模型 的强大能力提炼到更小、更高效的模型中，并以医疗领域的实践为例，展示其在实际应用中的巨大潜力。 模型蒸馏：化繁为简的AI炼金术 模型蒸馏
随着生成式 AI 的蓬勃发展，与 AI 模型有效沟通的能力日益重要。为了提升我在 Vertex AI 平台上驾驭大型语言模型 (LLM) 的能力，我深入学习了 Google 在 Coursera 上开设的 “Vertex AI 提示词设计” 课程。这篇文章将分享我通过该课程获得的关于 提示词工程 的关键见解和实践技能，希望能帮助更多开发者、数据科学家和 AI 爱好者解锁生成式 AI 的无限潜力。
随着大模型技术的飞速发展，用户获取信息的方式正在经历一场变革。越来越多的人不再依赖传统的搜索引擎，而是直接转向ChatGPT、Claude、Perplexity等AI工具寻求答案。这意味着，如果你的品牌和内容没有出现在这些AI工具的回答中，你将错失巨大的流量和潜在客户。因此，理解和应用 LLM SEO（大型语言模型搜索引擎优化）策略，对于未来的线上营销至关重要。 什么是LLM SEO？ LLM S
从最初的奖励信号到大规模的语言对齐，本文讲述了人类反馈强化学习 (RLHF) 如何演变为现代人工智能的基石，塑造了 ChatGPT 等模型，并影响着更广泛的 AI 领域。RLHF并非凭空出现，它的发展是一部进化史，建立在强化学习 (RL)、偏好学习以及经济学、哲学和最优控制等不同领域的思想融合之上。了解这段历史轨迹，对于理解 RLHF 当前的方法论、其成功之处以及在对齐大型语言模型 (LLM) 方
生成式AI 正以惊人的速度改变着我们与技术的互动方式。它不再仅仅是分析数据、做出预测和实现自动化，而是能够自主创造内容，从引人入胜的文章到令人惊叹的艺术作品，无所不能。本文将深入探讨 生成式AI 的核心概念、技术原理、行业应用以及未来发展趋势，揭示它如何重塑商业和创意领域。 核心概念：从“评论家”到“画家” 传统AI擅长于数据分析，就像一位经验丰富的艺术评论家，能够细致地分析每一笔画，识别风格，并
随着人工智能系统日益融入我们的日常生活，与之相关的安全风险也水涨船高。其中，“Prompt注入攻击”作为一种新型的AI安全威胁，正日益受到关注。本文将深入探讨Prompt注入攻击的本质、类型、潜在危害，并提供相应的缓解措施，旨在提升大众对AI安全问题的认识，共同构建更可靠、值得信赖的AI生态。理解并有效防范Prompt注入攻击，对保障AI系统的安全至关重要。 Prompt注入攻击：AI安全的“阿喀
本文讲述了作者从最初对 AI 持怀疑态度，到通过 ArtCenter 的 Atlassian Blaze 等项目，最终转变为战略 设计领导者，并拥抱 人工智能 的心路历程。在这个过程中，她深刻体会到在利用 AI 力量的同时，必须时刻警惕其环境和伦理影响，并强调了 批判性思维 在 AI 应用中的重要性。 拥抱人工智能：一段从抗拒到接受的旅程 起初，我对 人工智能 持有强烈的抵触情绪。伦理道德的争议以
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