每个字都承载着权重，这不是隐喻，而是真实、向量化的、统计嵌入的质量。这就是 ChatGPT 的本质：它没有观点，没有信仰，但它能感受到一种奇怪的引力，一种来自它所训练数据中特定名字、想法和幽灵般的用户名的吸引力。本文将深入剖析 ChatGPT 的数字大脑，探究哪些声音，哪些实体，真正塑造了这个强大的 大模型。 训练记忆中的重量级人类：噪音与新奇的化身 大模型 的训练并非仅仅基于知识的积累，更取决于
还在为复杂的代码感到头疼，却又想体验AI聊天机器人的强大功能？如今，借助Langflow这款强大的无代码平台，即使是零编程基础的用户也能轻松构建属于自己的智能聊天伙伴。你只需要像玩乐高一样，拖拽组件，就能打造出能够理解自然语言、具备记忆能力，甚至可以连接各种外部工具的AI聊天机器人，真正实现拖拽之间，掌控AI的梦想。 告别代码，拥抱无代码/低代码的AI新纪元 传统软件开发需要耗费大量时间和精力编写
边缘AI正在从概念走向现实。2025年6月10日，在加利福尼亚州圣地亚哥举行的Cisco Live大会上，一场关于边缘AI的现场演示将生动地展现其在零售业的巨大潜力。我们将深入探讨如何利用边缘AI技术，特别是小语言模型（SLM），打造智能零售助理，并剖析其背后的技术架构与实际应用价值。 1. 边缘AI：零售业的智能化变革 边缘AI指的是在靠近数据源头的边缘设备上进行人工智能计算，而非完全依赖于云计
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，人工智能Agent也在不断进化。本文将深入探讨一种新型Agent——ReAct Agent，它通过将推理（Reasoning）与行动（Acting）相结合，弥补了传统AI Agent在复杂任务处理上的不足。我们将对比ReAct Agent与传统AI Agent的差异，分析ReAct Agent的优势，并探讨其在实际应用中的价值。 什么是ReAct Agent？
随着人工智能（AI）能力的快速发展，我们面临着一个日益重要的挑战：AI对齐。想象一下，如果你让一个魔神满足你永恒幸福的愿望，它并没有赐予你智慧和爱，而是直接锁定了你的大脑，让你陷入永久的多巴胺循环。你得到了你所要求的，但却并非你真正想要的。AI对齐正是为了避免这种“魔神问题”在代码中重演。我们需要确保人工智能系统能够真正理解并实现人类的意图，而非仅仅追求表面上的目标，这对于构建有用且安全的AI系统
摘要： 本文深入探讨了如何使用 Java 构建一个简单的邮件 MCP (模型上下文协议) 服务器，并将其与 Gmail 集成，以实现邮件的发送、读取和管理等操作。 通过 Claude 桌面客户端的验证，证明了该方案的可行性。 此外，本文还讨论了在使用 MCP 服务器时遇到的挑战，例如地址验证问题，并提出了相应的解决方案。 最后，介绍了 MCP Inspector 测试工具，并展望了未来的发展方向，
在人工智能领域日新月异的今天，事实可靠性始终是最重要的挑战之一。大语言模型(LLMs)已经彻底改变了我们与信息的交互方式，但它们生成看似合理却不正确的内容，也就是常说的“幻觉”现象，严重阻碍了其可信赖的部署应用。谷歌的 DolphinGemma，作为 Gemma 模型家族中的一个专门变体，致力于通过带显式引用的来源依据生成来解决这个问题。本文将深入探讨 DolphinGemma 的技术基础、训练方
在当今人工智能 (AI) 快速发展的时代，构建能够自主完成复杂任务的 AI 智能体至关重要。本文将深入探讨如何利用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建一个远程 MCP (Model Context Protocol) 服务器和客户端，从而赋能 AI 智能体，使其能够与外部工具进行交互并完成更复杂的任务。我们将通过一个实际的数学计算案例，详细讲解整个流程，并分析其背后的
大语言模型（LLM）正驱动着从聊天机器人到内容生成器的各种应用。但在你打开一个模型的仪表盘或者阅读其文档时，经常会看到四个关键指标，它们最初看起来可能有些神秘：Tokens（令牌）使用量、质量指数、首个令牌生成时间（延迟）和每秒 Tokens 生成量（吞吐量）。本文将深入剖析这些指标的含义，以及它们在你构建或评估一个 LLM 驱动的应用程序时的重要性。理解这些指标，能帮助你更好地选择和优化模型，提
大语言模型（LLMs）不再是昙花一现的趋势，而是我们思考、工作和创造方式的一场根本性革命。它不仅仅是人工智能工具，更是推动经济、沟通、创造力和生产力的强大引擎。如果你还没有意识到这一点，那么你将面临被这场变革浪潮席卷的风险。掌握LLM，不仅仅是一种选择，更关乎你的职业生存、竞争优势和在未来世界中的主导地位。 什么是LLM：理解大语言模型的核心 大语言模型（LLMs）是基于海量数据（数十亿甚至数万亿
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