在人工智能飞速发展的今天，各种概念层出不穷，其中最引人注目的莫过于LLM（大型语言模型）、AI工作流和AI智能体。它们不仅是技术领域的流行语，更是驱动着我们日常使用的各种AI工具，从ChatGPT等聊天机器人到智能助手和自动化系统的核心引擎。本文将深入探讨这三个关键概念，揭示它们的工作原理、应用场景以及协同效应，帮助您理解AI的未来发展方向。 1. LLM：人工智能的语言核心 LLM（Large
近年来，大模型（LLM）技术突飞猛进，而一个有趣的现象是：有时对LLM施加一些“威胁”或使用负面提示，反而能显著提升其性能。这背后究竟是怎样的原理？本文将深入探讨“威胁”式提问与强化学习、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，从人类反馈中进行强化学习）之间的联系，以及这种方法在提示工程中的应用，并揭示其潜在的心理和语言机制。 RLHF：塑造
在人工智能领域，大型语言模型（LLM） 如一颗冉冉升起的新星，彻底改变了我们与信息的交互方式。从智能助手到自动化内容生成，LLM 的应用无处不在。本文将深入探讨 LLM 的本质、核心特性，以及从接收 prompt 到生成精确响应的完整流程，揭示其背后令人惊叹的技术原理和应用潜力。 什么是大型语言模型（LLM）？ 简单来说，大型语言模型（LLM） 是一种基于深度神经网络的语言模型，它经过训练，能够预
在人工智能领域，本地运行大型语言模型（LLM）的需求日益增长。许多在线指南侧重于 Linux 环境下的 Ray 和 vLLM 的使用，但本文将介绍一种在 Windows 环境下，利用 WSL（Windows Subsystem for Linux）镜像网络连接两台笔记本电脑，从而搭建 Ray 集群并高效运行 LLM 的方法。这种方案结合了 Windows 的易用性和 Linux 的灵活性，为开发者
随着大模型（LLM）技术日新月异，搜索引擎的格局正在发生根本性的变化。传统SEO优化侧重于在搜索引擎结果页面（SERP）上获得排名，而现在，更重要的是你的内容能否被生成式引擎（Generative Engine）引用。本文将深入探讨如何在GEO（Generative Engine Optimization）时代，通过优化你的内容，让你的品牌或网站成为ChatGPT、Perplexity和Claud
随着大模型技术的飞速发展，AI Agent如雨后春笋般涌现，如何高效、安全地发现并利用这些AI Agent，成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨AI Agent发现的必要性，回顾Web和语音设备发现的演进历程，重点介绍借鉴DNS思想的Agent Name Service (ANS)，以及它如何通过提供统一的目录服务和安全互操作性，赋能未来的AI Agent生态系统。本文的核心关键词包括：AI Ag
大语言模型（LLM）正在驱动着人工智能领域的革新，从智能聊天机器人到自动内容生成，LLM的应用无处不在。然而，面对市场上琳琅满目的LLM，如何为你的特定项目选择最合适的模型呢？本文将深入探讨选择大语言模型（LLM）时需要考虑的关键因素，助你构建可靠、高效且安全的AI解决方案。 1. 理解你的用例与领域：定制化选择的关键 选择大语言模型（LLM）的第一步是深刻理解你的用例和目标领域。不同的LLM在不
用AI提示词实现自动化网络爬虫：ScrapeGraphAI 的革新之路
在当今这个数据驱动的时代，数据已经成为新的石油。然而，从网页中提取有价值的数据，却常常面临诸多挑战。HTML结构变化莫测，反爬虫机制日益完善，API接口更是稀缺资源。想要获取产品列表、新闻标题、市场趋势等关键信息，往往需要耗费大量时间和精力。但现在，借助 ScrapeGraphAI，一个开源的、基于 AI 驱动的框架，我们可以通过简单的 AI 提示词，从 100 多个网站上轻松抓取结构化数据，告别
首段：Monkey Auth项目在搁置四年后，迎来了基于生成式AI和本地RAG (Retrieval-Augmented Generation)技术驱动的复兴。这次复兴不仅是对原有功能的升级，更是将前沿的大模型技术融入到实际应用中，通过本地化部署的LLM (Large Language Model) 模型，为用户提供更便捷、更精准的文档查询和技术支持，同时也为开发者提供了一个学习和实践大模型技术的
随着人工智能领域的飞速发展，我们越来越意识到上下文对于大型语言模型（LLM）的重要性。无论 LLM 的能力多么强大，其效用都取决于它所能访问的信息。本文将深入探讨如何利用 Monkey Auth 与 MCP Server 解决方案，为 LLM 提供实时的上下文信息，从而显著提升 AI 交互的质量和相关性。 上下文：LLM 效能的关键瓶颈 Claude 和 GPT 等 LLM 客户端拥有强大的能力，
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