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
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
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