近年来，关于人工智能（AI）“民主化”的呼声日益高涨，尤其是随着无代码AI工具的涌现和提示工程（Prompt Engineering）的兴起，仿佛一夜之间，AI不再是程序员和工程师的专属，而是成为了人人都可以触及的工具。但是，这种看似美好的“民主化”叙事，是否掩盖了一些更深层次的权力结构和潜在风险？我们是否正在被大模型时代的“煤气灯效应”所迷惑？ 无代码AI：表面民主下的权力集中 无代码AI的出现
近年来，大型语言模型 (LLM)，如BERT、GPT及其变体，彻底改变了自然语言处理领域的可能性。然而，在特定任务上微调这些庞大的模型往往需要大量的计算资源，成本高昂，特别是当需要重新训练数百万（甚至数十亿）个参数时。幸运的是，LoRA (Low-Rank Adaptation，低秩适应) 技术的出现改变了这一现状。通过在每个Transformer层中注入小的、可训练的低秩分解矩阵，LoRA 能够
大模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，对其规划能力的评估变得至关重要。本文旨在深入探讨评估LLMs规划能力的一系列常用指标，涵盖从基本的成功率、效率到高级的一致性、工具使用以及最终的人机交互体验，力求为开发者和研究者提供一个全面而系统的评估框架，从而更好地了解和提升LLMs的实际应用价值。 规划正确性和准确性：成功率是基石 评估LLMs规划能力，首先要考察其能否准确无误地完成任务。成功率是衡
每年，都有大量民众因为政府官方网站信息繁杂难懂、搜索引擎无法准确理解用户需求等原因，错失了本应享受的奖学金、补贴和福利项目。如何解决这个问题，让民众更便捷地获取福利信息？本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术和 大语言模型 (LLM)，结合 FAISS (Facebook AI Similarity Search，Fac
在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人力资源（HR）部门面临着前所未有的挑战和机遇。他们不仅要高效地管理员工信息，更需要从海量数据中挖掘有价值的洞察，从而驱动更明智的决策。然而，传统HR工作常常受到繁琐的手动流程、复杂的数据分析以及技术门槛的限制。为了解决这些痛点，一款基于大模型技术的智能HR助手应运而生，它能够利用自然语言处理（NLP）技术，极大地提升HR的工作效率和决策质量。本文将深入探讨这种智能
AI正以前所未有的速度改变着软件开发的面貌，它将开发者从繁琐的语法工作中解放出来，让他们能够专注于更具意义的问题解决，并以清晰的意图驱动开发。Vibe Coding，由Andrej Karpathy提出的一个概念，强调将AI生成的代码与周密的上下文、明确的目的和深刻的问题理解相结合，而不是盲目地依赖AI自动生成。这种方法不仅帮助经验丰富的开发者摆脱了重复性的“忙碌工作”，更赋予了初学者以清晰的方向
模型上下文协议 (MCP) 正在成为构建具备强大上下文感知能力的大型语言模型 (LLM) 应用的重要基石。上一篇文章中我介绍了MCP，它让我深深着迷，因此我决定深入了解其背后的架构。当然，我提到过 MCP 主机 (Host)、客户端 (Client) 和服务器 (Server)，但 MCP 比这更复杂。它建立在许多其他组件和概念之上，这些组件都值得了解。理解这些概念，才能更好地构建类似系统。比如，
在 Kubernetes 上运行 AI 和机器学习工作负载，因其能够灵活应对波动的资源需求、确保跨环境的可移植性（保证配置和依赖项的一致性）以及支持分布式训练（提供更高的容错能力和大幅缩短训练时间）等诸多优势，已成为一种理想选择。本文旨在提供一个快速、便捷的 Kubernetes 集群搭建方案，通过必要的集群配置，实现 GPU 加速工作负载的运行和扩展，免去复杂组件的配置工作。我们将聚焦于在 K3
GenAI 作为一种新兴的人工智能技术，正在推动 AI 模型能力的飞速发展。在 GenAI 的生态系统中，Model Context Protocol (MCP) 扮演着至关重要的角色。它是一种专门为 AI 应用设计的通信协议，通过使 AI 模型能够感知并理解其运行环境的上下文，极大地提高了 AI 应用的效率和准确性。本文将深入探讨 MCP 的概念、工作原理，以及它如何在实际应用中赋能 GenAI
在云环境中部署大型语言模型（LLM）的过程中，除了关注模型本身的准确率、延迟和集成之外，一个常常被忽视却影响巨大的问题逐渐浮出水面——Token膨胀。本文将深入探讨Token膨胀的成因、影响，以及如何通过一系列策略有效控制，构建快速、经济且可预测的LLM应用。 什么是 Token 膨胀？ 大型语言模型以 Token 为单位进行处理，而非传统的字符或单词。一个简单的句子，根据不同的 Tokenize
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