产品经理为何需要了解MCP（以及他们需要了解什么）
llmtrend MCP是一种允许开发者在AI模型（如大型语言模型LLMs）和完成任务所需的上下文之间建立双向连接的协议。这种上下文可以是医疗诊断所需的患者医疗历史、法律文件分析所需的具体案例法律参考、财务投资组合优化所需的市场数据等。
Open WebUI on Docker：本地部署AI模型的便捷之选
Open WebUI是一个用户友好的、自托管的Web界面，旨在与AI模型进行交互，特别是大型语言模型（LLMs）。它提供了一个图形界面，允许用户在本地或自托管环境中运行和与LLMs交互。这意味着用户可以在自己的计算机上，甚至是树莓派上，运行这些模型，而不需要依赖于外部的云服务。
提前了解Prompt Injection，否则你将面临攻击
Prompt Injection是一种攻击手段，攻击者通过精心设计的输入，使得AI系统产生非预期的行为。这种攻击方式可以分为直接和间接两种形式：直接提示注入、间接提示注入、混合提示注入；直接提示注入是攻击者直接向大型语言模型（LLM）输入恶意提示，以此来控制用户输入。
RAG在大型语言模型（LLMs）中的应用：逐步指南
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变化，但它们也有局限性，尤其是在处理特定领域的知识时。这时，RAG技术就显得尤为重要。RAG通过检索相关的外部文档并与生成性回应相结合，提高了准确性和事实一致性。
“推理”与大型语言模型（LLMs）：揭秘AI的思考过程
“推理”是ChatGPT的一种能力，它能够将复杂的问题分解成清晰、逻辑的步骤，从而揭示AI的内部思考过程。这与我们人类在面对需要深思的问题时，会写下思路、验证信息、进行计算并最终验证的过程非常相似。简而言之，大模型推理功能让我们能够看到AI是如何一步步构建其答案的。
解开大型语言模型的奥秘：Transformer如何革新人工智能
2017年，谷歌通过具有里程碑意义的论文《Attention Is All You Need》引入了Transformer模型，从而彻底改变了人工智能。与早期逐字处理文本的模型不同，Transformer采用了一种名为自注意力（self-attention）的技术。
TAG（表格增强生成）技术简介
当下能够将结构化数据与自然语言处理相结合至关重要。TAG（Table Augmented Generation），即表格增强生成技术，正是在这样的背景下应运而生。TAG技术允许大型语言模型（如Gemini）直接访问和利用表格或数据库中的结构化数据，以生成文本。
RAG技术在代码库中的应用：逐步指南
我们构建一个基于RAG的代码库AI专家，它可以帮助我们更好地理解和改进代码库。这个项目不仅展示了RAG技术在代码理解和生成中的应用，而且还提供了一个实际的案例，展示了如何将这些技术应用于实际问题。随着技术的不断发展，我们可以期待RAG技术在代码库管理和软件开发中发挥更大的作用。
RAG集成与微调：全面指南
RAG技术通过结合外部知识检索和生成性AI，为NLP领域带来了革命性的进步。通过本文的全面指南，您可以了解到RAG的核心组件、微调过程、实施工作流程以及在特定领域的应用案例。RAG的模块化架构不仅允许针对性增强，还通过领域专业化和运营效率的提升，为各行各业提供了强大的支持。
大型语言扩散模型（LLaDA）综述
LLaDA是一种新型的大型语言模型，它采用了类似于扩散模型的训练方式。这种模型通过一个前向的数据掩蔽过程和一个反向的过程来建模数据分布，使用Transformer来预测被掩蔽的标记。通过优化一个似然界限，LLaDA能够实现原则性的贝叶斯推断。