探索 smolagents：由 Hugging Face 提供的轻量级 AI 代理框架
llmtrend smolagents 是一个轻量级框架，用于构建自主的 AI 驱动代理。它以极简的架构设计，使开发者能够在不依赖大型、单一模型的情况下实现特定任务的 AI。smolagents 由 Hugging Face 提供，为轻量级、高效的 AI 代理提供了一种全新的解决方案。
Diffusion LLMs：语言人工智能的下一个巨大飞跃？
Diffusion LLMs的核心思想是从一个简单的、高熵的状态开始，然后逐步引入信息，直到达到一个更具体、低熵的最终状态。在文本生成中，这个过程可以想象为从一个随机的、无意义的单词序列开始，然后逐步调整单词，直到形成一个连贯、有意义的句子或段落。
多模态大模型是什么
多模态大模型是什么？多模态大模型是指能够同时处理和理解多种类型数据（如文本、图像、音频、视频等）的人工智能模型。与传统的单一模态模型（如仅处理文本或仅处理图像）相比，多模态大模型的最大特点在于其能够将不同模态的数据结合起来，实现更复杂、更智能的任务。
LLM 安全提示技术剖析
LLM 安全提示技术：通过人工审查测试LLM的输出至关重要，以确保响应符合期望的公平和准确性标准。依赖单一的LLM可能不总是提供最平衡的观点。因此，建议使用多个LLM生成响应。这种方法通过利用不同模型的优势并减轻任何单一LLM中可能存在的个体偏见，有助于获得更全面和无偏见的观点。
如何通过工具调用使大模型（LLM）更智能
工具调用函数是一种编程技术，它允许一个程序或系统调用外部工具或服务来执行特定的任务。在LLM的背景下，这些工具可以是其他AI模型、数据库查询、API调用等。通过这种方式，LLM可以扩展其能力，不仅仅局限于其预训练的知识，而是能够实时地获取和处理信息，从而提供更加准确和相关的回答。
DeepSeek开源周第四天：优化并行策略的革命
DeepSeek开源周第四天有DualPipe，一个双向管道并行的魔法师，以及EPLB，一个为专家混合（MoE）模型构建的专家并行负载均衡器。它们一起形成了一个强大的组合，正在改变我们对大规模训练的看法。准备好看看它们是如何工作的吗？
提升大型语言模型性能：礼貌性在提示中的作用
礼貌性在提示中的作用：礼貌性是人类社会交流中的一个重要方面，它涉及到尊重、考虑他人感受和遵守社会规范。在语言交流中，礼貌性不仅能够促进有效的沟通，还能够建立和维护良好的人际关系。对于LLM而言，理解和生成礼貌的语言同样重要，因为它能够提高模型的可接受度和用户满意度。
通过人类反馈进行LLM微调
为了使LLMs更符合人类的偏好和需求，研究者们采用了多种方法来微调这些模型，其中包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接策略优化（DPO）。本文将探讨这两种方法的基本原理，并分析它们如何帮助我们根据人类的偏好来进行LLM微调。
DeepSeek-V3 ：人工智能中专家混合（MoE）的最智能应用
DeepSeek-V3 MoE通过自适应偏置校正消除了对辅助损失的需求。它不是手动强制专家平衡，而是让模型学习一个偏置项，每个训练步骤后动态调整。如果一个专家在一个批次中接收了太多的标记，它的偏置就会减少，使其在下一步中被选择的可能性降低
构建强大且可扩展的多模态RAG系统：Gemini 2.0 Flash的力量
Gemini 2.0 Flash提供了一个成本效益的解决方案，用于构建多模态OCR/RAG系统，特别是当你的用例只需要文本、表格和图像而不需要边界框时。虽然边界框检测仍然是一个挑战，我们可以期待未来的模型改进来解决这个限制。