大语言模型（LLM）正以惊人的速度融入我们的生活，但信任危机也随之而来。本文将深入探讨LLM技术中三大核心挑战：幻觉、越狱和红队测试。这些问题不仅揭示了当前AI技术的局限性，也直接影响着我们在教育、法律、客户服务等领域的应用。只有正视这些信任漏洞，才能真正构建安全、可靠的AI未来。 幻觉：当模型“一本正经地胡说八道” 幻觉是LLM最令人不安的特性之一。它指的是模型在生成内容时，自信满满地捏造事实、
在人工智能领域，特别是大模型技术日新月异的今天，无论是与语言模型进行对话、进行文本翻译，还是对文档进行分类，都离不开一个至关重要的基础环节：Tokenization（分词）。Tokenization 作为 AI 进行文本理解的第一步，其重要性不言而喻。本文将深入浅出地解析 Tokenization 的原理、Token IDs 的生成、以及如何将这些 IDs 映射到嵌入（embeddings）空间，
语言是人类文明的基石，是智慧的容器，思想的雕刻师。然而，计算机的世界里只有数字。如何让机器理解并生成人类语言，是自然语言处理 (NLP) 领域的核心挑战，也是通往大模型智能的关键一步。而这一切的起点，就是将人类语言转化为机器能够理解的数字形式，这个过程被称为 Tokenization。本文将深入探讨 Tokenization 技术，特别是 BPE Tokenization，揭示其在大模型训练中的重
随着 大模型 技术日益成熟，在聊天机器人、终端助手等应用中，对 流式传输 AI 响应的需求也越来越迫切。然而，当输出不再是自由文本，而是结构化的 JSON 对象时，实现 结构化输出流 就会变得颇具挑战。本文将深入探讨如何利用 Pydantic 模型和 OpenAI，实现结构化输出的实时流式传输，并展示如何解析和显示来自 OpenAI 响应的局部结构化输出。 结构化输出：定义数据模型的基石 在构建
人工智能已经渗透到我们日常生活的方方面面，尤其是聊天机器人和文本生成系统。这些“智能”系统是如何能够如此自然地与我们交流、创作诗歌，甚至回答复杂问题的呢？本文将深入探讨大语言模型 (LLM) 的工作原理，揭示其类似于头脑风暴的运作机制，并探讨其如何学习、预测以及生成文本。 大语言模型的学习方式：预测概率分布 大语言模型 (LLM) 的核心任务是“模拟序列中单词或 token 的概率分布”，就像诗人
引言： 在瞬息万变的技术浪潮中，AI技术正以惊人的速度渗透到各个领域，包括长期以来面临数据爆炸挑战的IT服务行业。我有幸参与了2025年5月9日举办的AI Fridays Hackathon，亲身经历了如何通过 AI智能体，在短短一天内，将看似混乱的 IT服务数据转化为可操作的洞察力，并构建一个赋能 IT服务的智能知识库。 这次活动不仅展现了大模型的巨大潜力，更体现了团队合作、创新思维和解决实际问
搭建一个能够自动执行网页任务的 AI Agent 听起来很酷炫，但往往会被复杂的 Python 环境配置、依赖管理以及各种错误困扰。本文将以 Deep Shah 的文章为蓝本，深入解析如何利用 LLM 模型（如 Gemini 或 OpenAI）结合浏览器自动化工具（browser-use, Playwright）和 Web UI，创建你自己的 AI Agent，并自动化诸如 Sauce Demo
随着 大模型 技术的飞速发展，云端 AI 应用已经渗透到我们日常生活的方方面面。然而，在享受便捷与强大的同时，我们也面临着网络依赖、订阅成本以及数据隐私等问题。Anaconda AI Navigator 的出现，为我们提供了一种全新的解决方案：将 大模型 运行在本地，打造属于你自己的私有 GenAI 实验室。本文将带你深入了解 Anaconda AI Navigator 的核心优势、功能特点以及实
大语言模型（LLMs）的出现无疑是一场技术革命，但未经定制的 LLM 在实际应用中常常难以满足特定需求。在构建大模型产品时，RAG（检索增强生成）和 Fine-tuning（微调）是两种主流的定制策略。本文将从产品经理的视角出发，深入探讨这两种方法的原理、差异和适用场景，帮助你做出更明智的决策，从而最大化产品的价值和竞争力。选择合适的策略，直接影响着产品上市时间、成本、可扩展性以及用户信任度。 1
在追求大模型领域专业化的道路上，完整训练一个类GPT模型，例如莎士比亚对话生成器，固然能带来深刻的学习体验。然而，其高昂的计算成本和对大量资源的需求，无疑成为了许多研究者和开发者的阻碍。为了解决这一难题，参数高效微调（PEFT） 方法应运而生，而其中 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应） 凭借其简洁、高效和强大的性能脱颖而出。本文将深入探讨LoRA在GPT-2模型上的应用，
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