人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度发展，而工具调用 (Tool Calling) 与函数调用 (Function Calling) 正是驱动这场变革的关键技术。本文将深入浅出地介绍这两个核心概念，揭示它们如何赋予 AI 超能力，使其能够超越自身局限，与现实世界进行互动，从而更好地为我们服务。 为什么我们需要工具调用 (Tool Calling)? 大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGP
当今时代，大型语言模型 (LLM) 已经让机器能够流畅地写作、编写代码，甚至回答复杂的问题。然而，它们常常在更基础的层面上遭遇瓶颈：真正的理解。LLM 擅长模仿和预测，但它们是否真正具备理解能力？答案可能是否定的。因此，一种新的 AI 模型正在崭露头角，它就是大型概念模型 (LCM)。LCM 不仅仅生成文本，更重要的是，它们能够操纵意义，进行推理，并构建完整的世界。本文将深入探讨 LCM 的概念、
首段： 大语言模型 (LLM) 的功能拓展，特别是通过 函数调用 机制连接外部代码，已成为提升 LLM 实用性的关键技术。本文深入探讨如何使用本地部署的 llama.cpp，为 LLM 设计并集成 自定义函数。我们将详细解释 函数调用 的本质，阐述其在本地开发中的巨大价值，并提供构建适用于各种本地函数的解决方案（如数据库查询、文件处理、数学运算等）。通过结合实际案例与可复用的 Python 代码示
随着生成式 AI 技术的日益成熟，我们对它在语言、领域和用户意图方面的智能化需求呈指数级增长。构建能够有效应对这些复杂需求的 AI 系统，成为一个关键挑战。本文将深入探讨如何利用 LanguageRouterGPT，一种受路由器启发的架构模式，将 GPT 实例编排为模块化服务，构建可扩展、可维护且多语言支持的 AI 系统。这个架构的灵感来自于我最初对多语言路由的实验，最终演变为一个解决 M2M (
大语言模型（LLM）在飞速发展的同时，也面临着一个严峻的挑战：幻觉。本文将深入探讨LLM“幻觉”现象，剖析其根源，并介绍目前主流的“truth-grounding”策略，旨在为开发者和研究者提供一份实用的LLM真相指南，共同探索如何打造更值得信赖的AI系统。 什么是LLM幻觉？ LLM幻觉，指的是大型语言模型在生成内容时，看似自信满满地输出不真实、不准确甚至完全捏造的信息。这种“一本正经地胡说八道
在科研领域，大模型（LLM） 已经成为一种变革性的力量。本文旨在探讨如何将 大模型（LLM） 策略性地融入科研工作流程，提高研究效率。我们将深入研究 LLM 应用的各个阶段，确保无缝衔接与可扩展性，并建立一套强大的 评估体系 ，用于评估其准确性、关联性和潜在的 偏差 。此外，我们还将关注数据安全、伦理准则和 偏差 缓解策略。通过网站或 API 连接，研究人员与 LLM 开发者之间的协作，将开启跨学
强化学习与人类反馈（RLHF）正迅速成为构建更智能、更安全的大型语言模型（LLM）的关键技术。从最初的小众研究概念到如今的核心技术，RLHF在确保AI系统与人类价值观对齐方面发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨RLHF如何微调语言模型，使其更具帮助性、更诚实、更安全，并剖析奖励模型、人类判断以及价值对齐等关键环节和挑战。 1. RLHF：从预测到理解人类意图 大型语言模型（LLM），例如GPT系列
作为一名设计师，作品集的重要性不言而喻。然而，静态的作品集往往缺乏互动性，无法即时解答访客的疑问。本文将深入探讨如何借鉴 Sara Suzuki 的实践经验，利用 ChatGPT 的强大内容生成能力以及 Google 的 Dialogflow 构建一个个性化的 chatbot，为你的作品集注入鲜活的交互式体验，提升用户体验，并扩展其在其他领域的应用。 1. 背景与目标：作品集的用户体验升级 Sar
2025年，人工智能(AI)已彻底改变了各个行业的科技格局。随着企业和个人越来越依赖智能系统来提高生产力、创造力和效率，了解哪些AI模型引领市场至关重要。本文将深入探讨2025年最顶尖的AI模型，并着重介绍每个模型的最佳应用场景，助力你在AI浪潮中选对工具，提升效率。 GPT-4：内容创作与客户服务的强大引擎 GPT-4，作为OpenAI的Generative Pretrained Transfo
在今年一月，DeepSeek推出的R1模型一经发布，便以其卓越的推理能力和出色的性能迅速成为开源大模型领域备受瞩目的焦点。如今，DeepSeek携带着名为“小规模试用升级”的DeepSeek R1-0528（以下简称R1-0528或R1.1）强势回归。千万不要被这个谦逊的名字所迷惑，R1-0528在推理、代码生成以及整体可靠性方面都实现了巨大的飞跃。通过此次发布，DeepSeek正将自己定位为Ge
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