在构建基于大模型技术的智能体（AI Agent）时，从各种文档中提取信息是至关重要的一步。如果把 AI Agent 比作一个智能助手，那么能够高效、准确地从网页 (HTML)、研究论文 (PDF, TeX)、电子表格 (Excel) 等不同来源提取文本信息，就如同赋予了它阅读理解和信息整合能力。而 MarkItDown，正是这样一个能将各种文件格式转化为 Markdown 文本的 Python 库
通用AI助手的未来正加速到来。从 AlphaGo 的惊艳亮相，到如今 Gemini 2.5 Pro 向世界模型的演进，Google DeepMind 一直走在人工智能的最前沿。他们并非仅仅在优化现有助手，而是在重新构想数字时代的智能形态。DeepMind 正在打造一个能够感知、计划并在现实世界中实时行动的通用AI助手，一个连接智能眼镜、智能手机和笔记本电脑等设备的生态系统核心。 一、通用AI助手：
人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度发展，而工具调用 (Tool Calling) 与函数调用 (Function Calling) 正是驱动这场变革的关键技术。本文将深入浅出地介绍这两个核心概念，揭示它们如何赋予 AI 超能力，使其能够超越自身局限，与现实世界进行互动，从而更好地为我们服务。 为什么我们需要工具调用 (Tool Calling)? 大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGP
当今时代，大型语言模型 (LLM) 已经让机器能够流畅地写作、编写代码，甚至回答复杂的问题。然而，它们常常在更基础的层面上遭遇瓶颈：真正的理解。LLM 擅长模仿和预测，但它们是否真正具备理解能力？答案可能是否定的。因此，一种新的 AI 模型正在崭露头角，它就是大型概念模型 (LCM)。LCM 不仅仅生成文本，更重要的是，它们能够操纵意义，进行推理，并构建完整的世界。本文将深入探讨 LCM 的概念、
首段： 大语言模型 (LLM) 的功能拓展，特别是通过 函数调用 机制连接外部代码，已成为提升 LLM 实用性的关键技术。本文深入探讨如何使用本地部署的 llama.cpp，为 LLM 设计并集成 自定义函数。我们将详细解释 函数调用 的本质，阐述其在本地开发中的巨大价值，并提供构建适用于各种本地函数的解决方案（如数据库查询、文件处理、数学运算等）。通过结合实际案例与可复用的 Python 代码示
随着生成式 AI 技术的日益成熟，我们对它在语言、领域和用户意图方面的智能化需求呈指数级增长。构建能够有效应对这些复杂需求的 AI 系统，成为一个关键挑战。本文将深入探讨如何利用 LanguageRouterGPT，一种受路由器启发的架构模式，将 GPT 实例编排为模块化服务，构建可扩展、可维护且多语言支持的 AI 系统。这个架构的灵感来自于我最初对多语言路由的实验，最终演变为一个解决 M2M (
大语言模型（LLM）在飞速发展的同时，也面临着一个严峻的挑战：幻觉。本文将深入探讨LLM“幻觉”现象，剖析其根源，并介绍目前主流的“truth-grounding”策略，旨在为开发者和研究者提供一份实用的LLM真相指南，共同探索如何打造更值得信赖的AI系统。 什么是LLM幻觉？ LLM幻觉，指的是大型语言模型在生成内容时，看似自信满满地输出不真实、不准确甚至完全捏造的信息。这种“一本正经地胡说八道
在科研领域，大模型（LLM） 已经成为一种变革性的力量。本文旨在探讨如何将 大模型（LLM） 策略性地融入科研工作流程，提高研究效率。我们将深入研究 LLM 应用的各个阶段，确保无缝衔接与可扩展性，并建立一套强大的 评估体系 ，用于评估其准确性、关联性和潜在的 偏差 。此外，我们还将关注数据安全、伦理准则和 偏差 缓解策略。通过网站或 API 连接，研究人员与 LLM 开发者之间的协作，将开启跨学
强化学习与人类反馈（RLHF）正迅速成为构建更智能、更安全的大型语言模型（LLM）的关键技术。从最初的小众研究概念到如今的核心技术，RLHF在确保AI系统与人类价值观对齐方面发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨RLHF如何微调语言模型，使其更具帮助性、更诚实、更安全，并剖析奖励模型、人类判断以及价值对齐等关键环节和挑战。 1. RLHF：从预测到理解人类意图 大型语言模型（LLM），例如GPT系列
作为一名设计师，作品集的重要性不言而喻。然而，静态的作品集往往缺乏互动性，无法即时解答访客的疑问。本文将深入探讨如何借鉴 Sara Suzuki 的实践经验，利用 ChatGPT 的强大内容生成能力以及 Google 的 Dialogflow 构建一个个性化的 chatbot，为你的作品集注入鲜活的交互式体验，提升用户体验，并扩展其在其他领域的应用。 1. 背景与目标：作品集的用户体验升级 Sar
llmtrend