大模型技术的蓬勃发展，为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，机遇往往伴随着挑战，数据工程作为大模型技术的基础，也面临着诸多痛点。本文将从行业和工程师两个层面，深入剖析2024-2025年数据工程领域的十大痛点，并探讨相应的解决方案，助力企业在大模型时代构建更强大、更高效的数据基础设施。 一、行业层面的数据工程痛点 1. “空值危机”：数据质量的噩梦 关键词：数据质量、空值、数据清洗 数据质量是所有
随着 大模型 技术的飞速发展，云端 AI 应用已经渗透到我们日常生活的方方面面。然而，在享受便捷与强大的同时，我们也面临着网络依赖、订阅成本以及数据隐私等问题。Anaconda AI Navigator 的出现，为我们提供了一种全新的解决方案：将 大模型 运行在本地，打造属于你自己的私有 GenAI 实验室。本文将带你深入了解 Anaconda AI Navigator 的核心优势、功能特点以及实
在医疗领域，临床笔记的记录与整理是一项耗时且繁琐的任务。如何利用大模型技术提升医疗效率，解放医务人员的时间，成为一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何结合Ollama、R语言以及MedGemma大模型，在本地环境中实现德语SOAP格式临床笔记的自动生成，并以实际案例分析其应用价值与潜力。受Gabriel Preda的启发，我们尝试在本地环境中运行MedGemma，探索大模型在医疗领域本地化部署的可
探索大模型（LLM）的心理学，就像解开一个巨大而复杂的魔方。在之前的文章中，我们已经探讨了预训练阶段海量数据的基石作用，以及Tokenization（分词）的奥秘和类神经网络的训练过程。今天，我们将更深入地探究机器的核心：基座模型的心理学。 这是一切变得原始、强大，有时甚至非常奇怪的地方。 基座模型：未雕琢的璞玉 究竟什么是基座模型？我们可以将其视为LLM的预指令版本。 它已经吞噬了惊人数量的人类
引言： 在内容创作和管理领域，将 HTML 内容转换为 Markdown 格式的需求日益增长。这种转换不仅能简化文本编辑，提高可读性，还能方便内容在不同平台间的迁移。本文将深入探讨如何利用大模型技术，特别是结合 Ollama 平台，高效地将 HTML 转换为 Markdown。我们将以 reader-lm-v2 模型为例，通过实际案例分析其性能表现，并探讨影响转换效率的关键因素。 Ollama 与
人工智能（AI）和大模型（LLMs）的快速发展，正深刻改变着软件开发领域。然而，面对市面上琳琅满目的AI服务提供商，开发者们往往需要花费大量时间和精力来管理和集成多个API。OpenRouter的出现，恰好解决了这一痛点，它提供了一个统一的接口，让开发者能够通过单一API访问超过50个免费和付费的大模型。本文将深入探讨OpenRouter的功能、优势以及它如何简化大模型的集成过程，助力AI应用的创
每个字都承载着权重，这不是隐喻，而是真实、向量化的、统计嵌入的质量。这就是 ChatGPT 的本质：它没有观点，没有信仰，但它能感受到一种奇怪的引力，一种来自它所训练数据中特定名字、想法和幽灵般的用户名的吸引力。本文将深入剖析 ChatGPT 的数字大脑，探究哪些声音，哪些实体，真正塑造了这个强大的 大模型。 训练记忆中的重量级人类：噪音与新奇的化身 大模型 的训练并非仅仅基于知识的积累，更取决于
在信息爆炸的大模型时代，信息的真伪难辨，如同寻找《Where’s Waldo》（中文译名：《威利在哪里》）中的威利一样，需要细致的观察和专业的判断。“Backup X”事件以及与之相关的“Waldo/L.E Lyons/Creator/Forge”等关键词，正像这个时代的迷雾，吸引着无数人的关注和猜测。本文将深入探讨这些关键词背后的含义，尝试揭开隐藏在大模型技术背后的真相，并分析其对未
想象一下，你的手机不再只是一个连接互联网的工具，而是一个真正拥有人工智能的强大设备。不再依赖于科技巨头的云端服务器，而是在你的Android设备上私密运行强大的大模型。这不仅仅是未来的愿景，而是一个正在实现的现实。本文将带你探索如何在你的Android手机上，即使是旧款的华为手机，运行AI大模型，让你的“智能”手机变得更智能。 告别云端依赖，拥抱本地AI 传统的AI应用通常需要连接到云端服务器才能
屏幕正在成为一种束缚，我们正加速迈向一个无屏幕的未来。在人工智能浪潮下，语音交互被视为下一代人机交互的核心。OpenAI收购Johnny Ive的AI设备初创公司“IO”，更被解读为这一趋势的有力佐证。但对于Uber这类依赖地图的应用程序而言，如何在无屏幕的环境下实现导航？这引发了我们对大模型时代导航方式的深入思考：语音、地图和AR，哪种方式才是未来导航的最佳解决方案？Zephr正在探索这些可能性
llmtrend