大型语言模型（LLM）正迅速渗透到我们生活的方方面面，从日常应用程序到尖端工具，无处不在。使用它们很简单，但如果需要在生产环境中运行LLM，情况就会变得复杂起来。本文将分享我们在构建自家LLM推理系统时积累的经验，重点介绍模型存储与部署、服务架构设计，以及应对实际问题的解决方案，例如路由、流式传输和微服务管理。构建过程充满挑战，但我们最终构建了一个可靠的系统，并总结出了许多值得分享的经验。 1.
近年来，以ChatGPT、Claude和Gemini为代表的大语言模型（LLM）深刻地改变了我们的工作方式，无论是代码编写、学术研究还是内容创作，它们都扮演着重要的角色。然而，这些基于云端的LLM在提供强大功能的同时，也带来了一系列问题，例如隐私泄露风险、高昂的使用成本以及API调用限制。现在，有了Ollama，你可以在自己的机器上本地运行强大的LLM，只需一条命令即可开启你的私人AI之旅，无论是
想象一下，只需用简单的文字描述，就能精准地分割图像中的任何物体——“分割红色的汽车”或者“识别穿蓝色衬衫的人”。这不再是科幻小说里的情节。得益于 LangSAM (Language Segment Anything Model)，这种能力现在通过 Replicate 的云平台向所有人开放，彻底革新了 图像分割 领域，引领 计算机视觉 走向新的高度。 LangSAM：突破性的技术融合 LangSAM
Anthropic推出由AI撰写的博客“Claude Explains”，标志着AI代理在商业领域的崛起，同时也引发了关于内容真实性与信任的担忧。在追求效率与创新的同时，如何确保AI的安全与可控性，成为了企业必须面对的关键问题。本文将深入探讨AI代理的机遇与挑战，并分析像Overclock这样注重人类对齐和责任的工具为何至关重要。 AI代理：知识工作的新时代 Anthropic的“Claude E
在人工智能领域，大模型（Large Language Models，LLMs）正以惊人的速度发展，引发了人们对意识、信息和万物之理的深刻思考。本文将深入探讨大模型与这些概念之间的联系，借鉴一篇英文文章的思考，试图构建一个连接神经科学、物理学和机器学习的桥梁，探索信息如何涌现为我们所感知的现实。 信息：宇宙的基石？ 文章开篇便提出了一个大胆的假设：如果物理学中谈到的信息场实际上就是意识呢？如果信息就
大型语言模型 (LLM) 在文本生成方面表现出色，但由于其参数知识的局限性，不可避免地会出现幻觉现象，导致生成内容不准确。检索增强生成 (RAG) 是一种有效的补充方案，它通过检索相关文档来增强 LLM 的知识，从而提高生成质量。然而，RAG 的性能很大程度上依赖于检索文档的相关性，一旦检索出错，模型的表现就会受到影响。为了解决这个问题，纠正检索增强生成 (CRAG) 应运而生，它旨在提升 RAG
随着大模型 (LLM) 的发展，它们已经不仅仅是能够生成文本的工具，而是进化成具备推理、规划和使用工具能力的自主智能体。人工智能的下一个前沿并非仅仅在于更聪明的模型，而是更有效的智能体协作。我们正步入智能体 AI 时代，在这个时代，智能体必须协同工作以实现复杂的目的。但要使这些系统可靠、可扩展和安全，一个至关重要的要素是：精心设计的通信。本文将探讨如何通过结合经典软件设计模式和模型上下文协议 (M
大型语言模型（LLMs），如ChatGPT、Llama等，正迅速成为现代AI应用的核心支柱。它们不仅能撰写新闻报道，还能驱动聊天机器人和生成代码，仿佛是一个巨大的“知识银行”，只需用简单的语言提问，任何人都能从中获取信息。然而，一个鲜为人知的风险正在浮出水面：如果有人能够秘密地改变这些AI大脑中存储的知识，注入新的“事实”、偏见，甚至是恶意指令，而这一切却不为人知，会发生什么？这并非科幻小说，而是
引言：Agentic框架的崛起与LLM框架选择的重要性 随着人工智能领域的飞速发展，Agentic框架正以前所未有的速度改变着我们构建和部署AI驱动的应用程序的方式。这些框架使自主AI Agent能够执行复杂的任务，通过将任务分解为可管理的步骤，与外部工具集成，并充分利用大型语言模型（LLM）的力量，从而实现更智能、更高效的自动化。然而，面对众多的LLM框架，开发者面临着一个至关重要的问题：我应该
到2025年底，预计将有近75%的职场人士在日常工作中依赖AI工具。面对OpenAI、Google和DeepSeek等公司引领的快速变革技术浪潮，选择合适的AI工具至关重要。本文将深入探讨DeepSEEK与ChatGPT这两款领先的AI模型，通过全面的DeepSEEK vs ChatGPT比较，帮助你根据自身需求做出明智的选择，助力你在个人和职业生涯中取得更大的成功。 开放框架 vs. 封闭环境：
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