在人工智能技术日新月异的今天，传统的SEO（搜索引擎优化）策略正面临着颠覆性的变革。Andreessen Horowitz (A16Z) 最新报告指出了一个关键趋势：GEO（生成式引擎优化）的重要性日益凸显。Dappier正致力于构建一个全面的AI应用栈，帮助内容创作者适应这一变革，并在生成式AI时代实现内容变现。本文将深入探讨GEO的崛起，以及Dappier如何赋能内容创作者，抓住AI时代的内容
在 大模型 应用日益普及的今天，如何有效地管理和利用模型的 上下文记忆，成为了提升 AI 智能体 性能的关键。本文将深入探讨一种基于 SQLite 的创新方法，帮助开发者构建更强大、更高效的 AI 智能体，使其在处理复杂任务时能够更好地保持状态、避免重复劳动并实现智能决策。 1. 传统方案的局限性：文件日志的瓶颈 在 AI 智能体 的早期开发阶段，常见的做法是使用日志文件来记录智能体的运行状态和上
近年来，自然语言处理（NLP）领域经历了爆炸式的发展，而大语言模型（LLM）的崛起更是将这一趋势推向了顶峰。从最初的简单语言建模和机器翻译，到如今能够生成高质量文本、进行复杂推理的大模型，其背后离不开对文本数据的有效处理和理解。在这个过程中，将人类语言转化为机器可理解的数字形式至关重要。尽管诸如词汇表映射、TF-IDF、Word2Vec和GloVe等算法都为 NLP 研究做出了重要贡献，但它们在跨
在医疗领域，临床笔记的记录与整理是一项耗时且繁琐的任务。如何利用大模型技术提升医疗效率，解放医务人员的时间，成为一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何结合Ollama、R语言以及MedGemma大模型，在本地环境中实现德语SOAP格式临床笔记的自动生成，并以实际案例分析其应用价值与潜力。受Gabriel Preda的启发，我们尝试在本地环境中运行MedGemma，探索大模型在医疗领域本地化部署的可
自然语言处理 (NLP) 的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，尤其是在 2022 年底 ChatGPT 发布之后。短短数年，我们似乎已经难以想象没有大语言模型 (LLM) 的生活。然而，在享受其便利的同时，我们是否真正理解了其背后的逻辑？本文旨在揭开 NLP 和 LLM 的神秘面纱，并分享一份从基础到高级的学习路线图，助你掌握构建 ChatGPT 类应用乃至 Agentic AI 的关键技能。 NL
大语言模型（LLM）正在重塑企业的运作方式，从自动化流程到优化决策，潜力无限。然而，将AI大规模应用于企业并非易事，面临着定制化、数据隐私以及人才缺口等多重挑战。Altai致力于通过其无代码AI平台，赋能企业轻松定制和部署LLM，无论是在云端还是本地，助力企业拥抱开源AI的机遇。 开源AI：企业AI的新引擎 开源LLM，如Llama和DeepSeek的出现，极大地降低了前沿AI技术的门槛。然而，企
人工智能（AI）领域的“幻觉”现象，一直被认为是AI犯错的表现，指的是AI生成的内容看似合理，实则与客观事实相悖。然而，近日诺贝尔奖得主们却提出了一个颠覆性的观点：AI幻觉并非一无是处，反而可能是激发创新、推动科学进步的关键所在。本文将深入探讨AI幻觉的本质、潜在价值以及面临的争议，揭示其在科技发展中的独特作用。 AI幻觉的本质：超越现实的想象力 “AI幻觉”的核心在于其生成的内容与现实世界的偏差
在大模型时代，OCR技术不再遥不可及。本文将深入探讨如何利用本地资源，结合FastAPI框架和专为泰语设计的Typhoon-OCR-7B模型，搭建一套高性能的泰语OCR系统。这套系统旨在帮助开发者和小型组织在无需依赖云服务的情况下，准确且高效地从图像中提取泰语文本。 1. 告别云端：本地化OCR的必要性 传统的OCR方案往往依赖于云服务，虽然使用便捷，但也存在一些问题。首先，数据安全无法得到充分保
大模型的潜力毋庸置疑，它如同一个知识渊博的朋友，为我们打开了通往无限可能性的新世界。然而，驾驭这份力量并非易事，尤其是在微调过程中。本文将深入探讨大模型微调的复杂性，分析当前面临的挑战，并展望 2025 年及以后的发展趋势。 任务专业化挑战：利器能否适应所有场景？ 文章作者最初的项目经历就印证了任务专业化挑战的存在。预训练的大模型如同通才，具备广泛的知识储备，但在特定领域或任务中，其表现可能不尽如
在人工智能（AI）赋能开发的时代，程序员们面临着前所未有的挑战与机遇。一方面，AI工具的普及极大地降低了软件开发的门槛，让更多人能够快速构建应用；另一方面，这种“Vibe Coding”（即通过与AI互动，描述需求，由AI生成代码）的模式，也让许多开发者感到自己像个“冒名顶替者”，怀疑自己的价值。本文将探讨如何在大模型时代克服这种“冒名顶替综合征”，重新定义自身的价值。 1. “冒名顶替综合征”：
llmtrend