曾经，在自己的设备上运行类似GPT的大型语言模型（LLM）还是一个遥远的梦想。但现在，这已经完全可以实现。更令人兴奋的是，你现在也可以在本地运行视觉语言模型（VLM），这意味着你的模型不仅可以处理文本，还能“看懂”图像。本文将为你深入解析如何在本地运行LLM和VLM，从零基础到专家级，助你轻松驾驭这些强大的AI工具。我们将探讨各种本地LLM工具，按照难度等级进行划分，并详细介绍所需的平台和适用场景
随着大模型技术的日益成熟，构建一个属于自己的AI聊天机器人变得越来越简单。本文将以 Muhammad Mubashir Saeedi 的教程为基础，深入探讨如何使用 Chainlit 和 Google Gemini API，一步步构建一个简易但功能强大的 AI聊天机器人。我们将从环境搭建、代码编写到部署上线，全面解析各个环节的关键步骤，帮助你快速掌握大模型在实际应用中的技巧。 1. 环境搭建：uv
在大型语言模型（LLM）时代，如OpenAI的GPT-4，开发者们致力于构建能够理解并回应自然语言的智能化应用。然而，即使是最先进的大模型也存在局限性——缺乏实时数据、无法直接预订机票或查询天气，并且需要开发者自行处理各种集成问题。这时，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）应运而生，它正成为构建更智能、更实用的大模型应用的关键。 MCP：连接大模型与外部世界的桥梁
近年来，大模型技术飞速发展，在各行各业都展现出强大的潜力。然而，一个根本性的问题始终困扰着我们：机器真的能像人类一样，做出完全自主的决策吗？本文将深入探讨大模型在实现真正自主决策方面所面临的挑战，聚焦其对算法依赖的本质，并分析当前优化和自提升技术中独立性的缺失。 1. 图灵测试的启示与机器智能的自主决策难题 图灵（Turing）曾提出，可以借鉴人类智能发展的模式来培养机器智能，特别是学习儿童的自主
在人工智能浪潮的推动下，我们已经步入了一个机器能够书写的时代。这里的“书写”不仅仅是简单的命令或关键词罗列，而是能够生成完整的博客文章、引人入胜的营销文案，甚至是功能完善的代码。这场变革的核心驱动力，正是诸如 GPT-4、Claude 和 Gemini 等大模型 (Large Language Models, LLMs)。这些模型将曾经被认为不可能完成的任务——达到人类水平的写作能力——转化为一种
引言： 近年来，大模型技术在生物系统建模方面取得了显著进展，尤其是在蛋白质折叠等领域。然而，当研究人员试图将相同的策略应用于神经科学领域时，却遭遇了瓶颈。这引发了一个深刻的问题：我们对智能的理解是否存在偏差？本文将从大模型视角出发，探讨神经科学在理解智能方面存在的误区，并分析其原因与可能的突破方向。 一、蛋白质折叠的成功：大模型与生物语言 核心关键词：蛋白质折叠、大模型、生物语言 在深入探讨神经科
近年来，大型语言模型(LLM)如ChatGPT、Claude和GitHub Copilot已经成为开发者日常使用的工具。它们可以自动补全函数、注释代码，甚至用比你更好的方式解释你自己的“意大利面条式”逻辑。然而，AI编写的代码与人类编写的代码存在显著差异。本文将深入探讨如何识别AI生成代码，并避免由大模型代码带来的潜在问题，包括代码审查、招聘和调试等方面。通过分析代码结构、变量命名、上下文依赖等特
随着 大模型 技术日益成熟，在聊天机器人、终端助手等应用中，对 流式传输 AI 响应的需求也越来越迫切。然而，当输出不再是自由文本，而是结构化的 JSON 对象时，实现 结构化输出流 就会变得颇具挑战。本文将深入探讨如何利用 Pydantic 模型和 OpenAI，实现结构化输出的实时流式传输，并展示如何解析和显示来自 OpenAI 响应的局部结构化输出。 结构化输出：定义数据模型的基石 在构建
语言是人类文明的基石，是智慧的容器，思想的雕刻师。然而，计算机的世界里只有数字。如何让机器理解并生成人类语言，是自然语言处理 (NLP) 领域的核心挑战，也是通往大模型智能的关键一步。而这一切的起点，就是将人类语言转化为机器能够理解的数字形式，这个过程被称为 Tokenization。本文将深入探讨 Tokenization 技术，特别是 BPE Tokenization，揭示其在大模型训练中的重
在当今快速发展的软件开发领域，开发者们经常面临着大量繁琐而细致的任务。从编写复杂的正则表达式、处理多分支的 if-else 逻辑，到将遗留的 SQL 存储过程转换为 PySpark 代码，这些任务不仅需要耗费大量的时间、精力，还需要极高的精度和专注力。然而，随着大模型（LLM）技术的日益成熟，开发者们现在可以将这些繁琐的任务卸载给人工智能，从而专注于更具战略性和创造性的工作。本文将深入探讨 大模型
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