核心关键词：OCR、幻觉、大模型、非确定性、GPU、浮点数、一致性 你是否遇到过这样的情况：你明明将同一份PDF文件、使用相同的提示词（prompt）喂给同一个大模型，有时输出结果完美无瑕，有时却像得了失心疯一样，给你来一段“恭喜您！您的保险凭证号码是……来自独角兽互助保险™的CL123456789！”。这不仅仅令人恼火，更揭示了现代人工智能运作方式的一个根本问题——欢迎来到大模型幻觉的奇妙世界，
人工智能（AI）行业正经历着前所未有的增长，其中 AI Agentic Framework 作为一股重要的推动力，正受到越来越多的关注。诸如 LangChain 和 CrewAI 等工具的出现，承诺将 AI 开发民主化。然而，作为一名长期从事 AI 系统构建的专家，我亲身经历过这些 Framework 在加速创新的同时，也可能带来危险的依赖性。问题不在于这些工具是否有用，而在于我们是否正在培养一代
大型语言模型 (LLM) 的快速发展带来了无限可能，但也带来了集成难题。Anthropic 推出的模型上下文协议 (MCP)，旨在解决 LLM 与外部工具和服务集成时的痛点，被誉为 AI 领域的 “USB-C”。它能否简化 AI 集成，成为真正的行业标准？抑或只是又一个技术概念？本文将深入分析 MCP 的优势与不足，探讨其潜在应用场景，帮助读者全面了解 MCP 的价值与局限。 MCP：连接 LLM
大模型（LLM）的浪潮席卷而来，各种关于人工智能（AI）驱动未来的哲学性保证也随之而来。这些叙事常常试图缓解我们对自身价值和被淘汰的焦虑，强调那些AI“无法复制”的独特人类特征，并许诺一个由AI处理琐事，人类专注于“卓越”（Profound）的乌托邦愿景。然而，我们需要警惕这种“AI解放人类追求卓越”的叙事，因为它可能是一种高级的“精神PUA”，掩盖了AI发展带来的复杂社会经济挑战。 1. 核心焦
在企业拥抱AI转型的浪潮中，我们常常会看到一种荒诞的景象：一场盛大的Teams会议，PPT上展示着充满未来感的数字大脑，一位“AI专家”即将现身，阐述着高屋建瓴的战略规划。然而，会议室里真正的专家——那些深谙系统运作、了解技术债务、熟悉部门间微妙规则的内部员工——却鲜有人倾听。这种将希望寄托于外部“AI专家”的现象，就像尤奈斯库的荒诞剧《椅子》中，主人翁为一群看不见的客人准备座位，等待一位永远不会
提示驱动机器学习正日益成为一种革新性的方法，它通过交互式的界面改变了我们解决问题的流程。正如原文作者WonHee Lee所强调的，掌握提示工程的艺术，能让我们与AI高效协作，以提示为导向，引导AI完成各项任务。本文将深入探讨如何运用提示技巧，将提示驱动分析应用于机器学习项目，特别是在数据预处理、特征工程以及模型构建、训练、预测和评估等关键环节。通过剖析一个COVID-19公共卫生数据的分析案例，我
当前的人工智能模型在效率、透明度和知识表示方面面临诸多挑战。本文将深入探讨一种革命性的架构，它基于分形结构、层级处理、显式利用模糊性以及基于上下文的多向量表示。这种方法旨在克服现有模型的根本性障碍，为新一代智能系统铺平道路。 嵌入的局限：统计与语义鸿沟 当前基于 Transformer 的人工智能模型，其核心在于嵌入 (Embeddings)。嵌入是一种从大量文本中学习而来的单词或子词的统计向量表
达尔文·哥德尔机 (Darwin Gödel Machine, DGM) 的出现，预示着一种全新的AI开发模式的到来。它利用预训练的大模型作为基石，构建一个能够自我改进的AI程序员。本文将深入探讨DGM的核心机制，解析其如何通过编码智能体 (Coding Agent) 和进化算法实现自主学习和持续优化。 1. 大模型：DGM的强大基石 大模型，特别是代码生成模型，是DGM的骨架。它们经过海量代码数
2025年，你的信息流中充斥着各种AI课程、“ChatGPT万事通”教程，以及人们纷纷涌入生成式AI领域的公告。我们正经历一场技术复兴——令人兴奋。从创作艺术到编写代码，AI正以惊人的速度重新定义生产力和创造力。然而，在这片关于“如何使用AI”的喧嚣中，有一个更安静、更深刻的问题我们都应该问问自己：在AI时代，我们该如何保护隐私？ AI隐私的重要性：数据泄露的潜在风险 AI模型，尤其是大规模模型，
大模型（LLM）技术的浪潮席卷而来，你可能已经构建了一个允许用户与之交互的应用。在实验室里，一切都运行得完美无瑕。然而，当你的杰作遇到真实用户输入的用户prompt时，性能可能会骤降，甚至令人啼笑皆非。本文旨在帮助开发者理解不同类型的用户及其prompt特点，并提供实用的策略来优化用户体验，提升大模型应用的实际效果。 理解用户类型：个性化Prompt辅助的基石 面对大模型，并非所有用户都以相同的方
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