随着2024年大模型技术的突飞猛进，特别是推理模型在数学、编程和科学领域的卓越表现，人们越来越关注如何充分挖掘大型语言模型（LLM）的潜力。Xinyun Chen (Google DeepMind) 在加州大学伯克利分校高级LLM Agent课程中的演讲，为我们揭示了一系列在推理时优化LLM性能的关键技术。本文将深入探讨这些推理时技巧，包括提示工程、思维链（Chain-of-Thought, Co
人工智能 (AI) 领域正在经历一场革命，而 模型上下文协议 (MCP) 正是这场革命的关键推动者。它正在彻底改变大型语言模型 (LLM) 与外部工具和数据源的交互方式，为 AI 应用的开发和部署带来前所未有的便利性和效率。本文将深入探讨 MCP 的概念、工作原理、解决的问题以及它对未来 AI 发展的重要意义。 AI 的上下文限制危机与传统解决方案的挑战 长期以来，AI 的一个核心限制在于其 上下
近年来，大模型技术飞速发展，在各行各业都展现出强大的潜力。然而，一个根本性的问题始终困扰着我们：机器真的能像人类一样，做出完全自主的决策吗？本文将深入探讨大模型在实现真正自主决策方面所面临的挑战，聚焦其对算法依赖的本质，并分析当前优化和自提升技术中独立性的缺失。 1. 图灵测试的启示与机器智能的自主决策难题 图灵（Turing）曾提出，可以借鉴人类智能发展的模式来培养机器智能，特别是学习儿童的自主
大语言模型（LLM）是现代AI助手的核心。本文将深入探讨模型在AI助手中的作用、工作原理以及如何利用它们构建更智能、更强大的应用。理解LLM的本质，对于任何希望在AI领域取得突破的开发者来说，都至关重要。 1. 模型：AI助手的核心 在构建AI助手的上下文中，“模型”指的是像GPT-3、LLaMA、Mistral这样的大语言模型（LLM）。它们是理解并生成文本的关键。可以将其比作AI助手的心脏，负
KV Cache已成为提升基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）自回归推理效率不可或缺的优化手段。它通过存储和重用先前 attention 计算中的 Key 和 Value tensors，直接解决了朴素顺序生成中固有的二次复杂度瓶颈。然而，KV Cache 也带来了显著的内存消耗挑战，这促使研究人员不断探索平衡速度、效率和准确性的前沿技术。本文将深入探讨 KV Cache 的原理
当前的网络安全格局正处于一个关键的转折点。零信任架构无疑已经重塑了组织机构处理安全问题的方式，它摒弃了基于边界的防御，转而采用一种严格验证每次访问请求的模式，从而消除了隐式信任。这种范式极大地加强了防御传统威胁的能力，尤其是那些利用用户凭据并在网络内进行横向移动的威胁。然而，随着数字生态系统变得越来越复杂和互联互通，零信任模型的局限性也日益明显。人工智能多系统代理的出现，为运营带来了新的复杂性，这
寻找一份合适的工作，从海量信息中筛选，再到准备简历、投递申请，往往让人精疲力尽。如果能有一位24小时不眠不休，能读懂你的简历，精准匹配职位，甚至辅助完成申请的助手，那将大大提高求职效率。本文将深入探讨如何利用大模型技术，尤其是DeepSeek-R1–0528，结合ADK (Agent Development Kit)、Nebius AI云平台以及LinkUp招聘平台，构建一个智能求职Agent，让
在大模型领域，如何高效地让一个模型掌握多个领域的专业知识，一直是研究的热点。传统方法需要训练多个完整的模型，这不仅耗费大量的计算资源，也难以维护。LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）技术应运而生，它通过在现有模型的层中添加低秩矩阵，只训练这些新增的少量参数，就能实现对大模型的微调，极大地提升了资源效率。本文将深入探讨如何利用多个 LoRA 适配器，实现动态切换不同领域的专业
心理健康问题日益受到重视，而利用大语言模型 (LLM) 打造个性化的心理健康聊天机器人，能够为用户提供随时随地的支持，具有巨大的潜力。本文将深入探讨如何通过数据清洗、零样本分类、类别平衡以及 OpenAI 微调等关键步骤，构建一个既能提供逻辑分析，又能提供情感支持的心理健康聊天机器人。 数据预处理：高质量的训练基石 要构建一个有效的心理健康聊天机器人，高质量的数据是至关重要的。本文参考的项目中，数
LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于语言模型的应用程序的构建过程。它如同 AI 模型与各种工具、数据库和 API 之间的桥梁，在我们的项目中，LangChain 负责编排整个 workflow，管理提示词如何发送到模型，如何调用工具，以及 AI 如何与 PGVector 或 Redis 等数据源交互。将其想象成一个乐团指挥，确保每个部分和谐演奏，共同完成一首优美的乐章。 LangCh
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