还在苦恼于复杂的 SQL 语句吗？想让数据分析变得更简单、更高效吗？最近我体验了一款轻量级的开源 Text-to-SQL 引擎——Vanna，它能将自然语言直接转换成 SQL 查询，并解释结果。一个小时内，我就用它构建了一个可用的自然语言 SQL 助手，它可以查询我的数据并解释结果，简直是数据分析师和开发者的福音。本文将带你了解 Vanna 的强大功能，以及如何快速上手，构建属于你自己的数据分析应
Google 的 GenAI Intensive Course Day 3课程让我大开眼界。我原本以为会继续深入探讨提示词 (Prompt) 和 API 的使用，但实际上，这次课程让我重新思考了智能系统如何在现实世界中运作。核心主题就是生成式智能体 (Generative Agents) ——它们如何从预测单词进化到像人类一样进行决策。 什么是生成式智能体？ 想象一下，你给 ChatGPT 或 G
医疗数据隐私法规的复杂性一直困扰着行业内外的人们。面对如迷宫般繁琐、晦涩难懂的规则，即使是专业人士也难以快速获取清晰、全面的答案。如同原文作者 Promila Ghosh 所描述的那样，我们迫切需要一种更智能的方式来理解和应用这些法规。MediRAG Guard 的出现，为解决这一难题提供了一个全新的视角：利用 AI 构建 知识地图，帮助用户理解医疗隐私规则之间的关联，从而打破信息壁垒，实现更高效
大语言模型（LLM）正在重塑人工智能的边界，成为构建智能系统的变革性工具。然而，在这令人兴奋的进展背后，隐藏着一个令人担忧的现实：LLM的训练成本正在飞速增长。GPU定价的波动、训练时间的不确定性，以及量化、VRAM和内存带宽等技术参数的不断演变，使得成本预测变得异常复杂。作为一名数据科学家，我将此视为一个充满潜力的预测机会，而非限制。如果我们可以像预测用户流失率、点击率或延迟一样，对token输
在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，如何高效地将大语言模型（LLM）融入现有应用，构建智能化的工作流程，成为了开发者们关注的焦点。Semantic Kernel (SK)，一个开源的软件开发工具包 (SDK)，正是为了解决这一难题而生。它通过AI 编排、灵活的连接器和可定制的插件，帮助开发者轻松构建智能化、实时化和个性化的 AI 驱动应用，赋能员工、客户和业务本身。本文将深入探讨 Semantic
生成式 AI 正在重塑各个行业，开发者可以构建能够生成文本、执行函数调用和分析视频内容的智能应用。为了加深我在生成式 AI 领域的专业知识，我完成了 Google Cloud 的挑战实验室：使用 Vertex AI 中的 Gemini API 探索生成式 AI——这是一项旨在测试 AI 在实际应用中的动手实践，无需逐步指导。在本文中，我将分享我如何利用 Vertex AI 平台的 Gemini A
在追求提升大模型响应质量的道路上，我们常常面临需要大量数据和高昂计算成本的额外训练。本文将深入探讨两种无需额外训练即可显著提升AI模型响应质量的创新方法：双重思维（Two Minds）和动态温度控制（Dynamic Temperature Control）。这两种方法着眼于现有模型的潜力挖掘，通过巧妙的机制设计，在不改变模型架构和训练过程的前提下，显著提升其输出质量，尤其是在处理复杂任务和追求更高
在快速发展的语音AI领域，以声音为先导的体验正成为新的前沿。从虚拟助手到客户支持机器人，再到辅助工具，用户期望的是快速、个性化和情感智能的语音交互。本文将深入探讨一种先进的语音AI系统架构，该架构专为实时、响应迅速且具有上下文感知能力的语音对话而设计，所有这些都在持久的WebSocket连接上运行。我们将探索其模块化组件、自适应响应机制以及用户角色驱动的定制，这些共同提供了无缝、类人的语音交互体验
2025年，人工智能（AI）不再是遥远的未来，而是真真切切地改变着软件开发、产品构建以及商业运营的方方面面。无论你是一名后端开发、前端工程师，还是DevOps专家，转型成为一名AI工程师将是你2025年最明智的职业选择之一。尤其是像GPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）的爆炸式增长，使得能够部署、微调并围绕这些强大模型构建应用程序的工程师的需求变得空前迫切。本文将为你推荐1
引言 设想一下，当你学习新的课程或面对挑战性的概念时，身边始终有一位虚拟学习伙伴，随时为你答疑解惑、总结课程要点、或者进行知识点测验。这不再是遥远的未来设想，而是借助 Udemy AI助手 已经实现的现实。这款AI助手基于先进的人工智能技术，正积极地帮助全球各地的学习者，引导他们一步一个脚印地完成技能提升之旅，使学习过程更加流畅、快捷和个性化。而这一切智能、相关性强的辅助功能背后，都依赖于一个至关
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