随着2024年大模型（Large Language Models，LLM）技术的飞速发展，选择适合自身项目的AI模型变得至关重要，但也更具挑战。从OpenAI的GPT系列到Google的Gemini，Meta的Llama，再到Anthropic的Claude，市面上涌现出大量各具特色的LLM。本文将深入探讨不同开源与闭源模型的特性，助力开发者、研究人员和企业领导者在LLM浪潮中做出明智决策。 本文
大语言模型（LLM），例如 GPT-4 和 Claude，在诗歌创作、代码编写、文章总结和问题解答等方面展现了令人惊叹的能力。然而，它们普遍存在一个显著的弱点：上下文理解的局限性。这就像拥有卓越天赋但记忆力有限的学生，LLM 只能基于 prompt 中提供的信息进行推理和响应。一旦信息不在 prompt 中，LLM 就如同对其一无所知。这正是导致幻觉、不准确或模糊答案的主要原因。本文将深入探讨如何
随着人工智能技术的飞速发展，检索增强生成 (RAG) 和 智能代理 (Agentic AI) 已成为构建下一代智能应用的关键技术。本文将深入探讨 Agentic RAG，即结合了智能代理的 RAG 技术，分析其优势、应用场景，以及如何通过智能编排提高信息检索和生成的准确性和全面性。通过对比传统 RAG 方法，我们将展示 Agentic RAG 如何在复杂查询处理、动态数据源选择和减少幻觉方面提供显
视频内容创作者和托管平台，都将视频观看时长分析视为优化内容、提升用户参与度的关键。Vimeo等视频巨头拥有强大的系统，能够大规模地剖析用户行为。本文将以Vimeo为灵感，深入探讨如何构建一个类似的、但能在本地机器上运行的视频观看时长分析流程，帮助你解码用户注意力，提升视频内容质量。 1. 核心挑战：解码用户注意力，优化视频内容 视频平台的核心目标之一是尽可能地延长用户的观看时间。这意味着需要深入了
随着人工智能(AI)和大语言模型(LLM)日益融入政府职能，自动化管理任务、加强网络安全、侦测欺诈、改善公民参与等方面的效率显著提升。然而，这种变革性的潜力却被一种隐蔽的威胁所笼罩：AI数据投毒。数据投毒是一种针对AI和机器学习(ML)模型训练数据集的复杂网络攻击，通过在模型训练阶段故意注入损坏、误导或恶意数据，从而降低模型性能、改变模型行为、引入偏差或植入隐藏漏洞。本文将深入剖析LLM和AI数据
过去一年，你一定在网上听过大语言模型（LLM） 的 buzz，比如 ChatGPT、Claude、Gemini 等等。每个人都在谈论、使用甚至担忧它们。但深入了解时，诸如“Transformer！”、“注意力机制！”、“Token 嵌入！”之类的术语瞬间让人望而却步，仿佛需要一个博士学位才能跟上步伐。好消息是：你不需要成为机器学习工程师也能理解 LLM。你只需要正确的思维模型——而这就是本文的目标
2025年5月13日，在Interrupt开发者大会上，LangChain创始人Harrison Chase就AI的未来发表了鼓舞人心的演讲，他分享了构建AI Agent过程中面临的巨大挑战和深刻见解。本文将基于Chase的观点，深入探讨构建卓越AI Agent所需的四大关键技能：提示工程、工程技术、产品思维和机器学习基础，并结合实际案例，阐述如何运用这些技能打造真正赋能业务的AI解决方案。 从原
Transformer架构彻底改变了人工智能，尤其是在语言理解和生成领域。这些模型能够撰写文章、翻译语言，甚至生成代码。然而，在这种令人印象深刻的能力背后，隐藏着对计算资源的巨大需求，随着模型规模和复杂性的每一次新突破，这种挑战都在不断增长。本文深入探讨了一项令人兴奋的进展——多头时间潜在注意力 (MTLA)，它有望使这些强大的人工智能模型效率显著提高，为更智能、更易于访问的人工智能铺平道路。 T
在信息爆炸的时代，我们面临的挑战不再是数据匮乏，而是如何有效地管理和利用海量信息。尤其是在处理半结构化文档时，如何快速、精准地检索所需信息，成为提升效率的关键。本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术，革新半结构化文档检索，实现从文档混沌到信息清晰的转变。RAG 技术凭借其强大的 搜索引擎精度、人类般的理解能力 以及 无缝连接 不同内容
人工智能体 (AI Agent) 工作流正在改变知识工作者与技术互动的方式。尽管人工智能体在执行复杂任务时展现出高度的自主性，但为了确保准确性和可靠性，强大的人工监督仍然至关重要。本文将深入探讨人工智能体工作流的定义、人工监督的角色、准确性挑战以及如何通过人机协作来提升性能。 什么是人工智能体工作流？ 人工智能体工作流是指由人工智能体自主执行多步骤任务的过程。这些人工智能体由先进的大型语言模型 (
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