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朱先忠

51CTO社區(qū)編輯，濰坊一所高校計算機教師，自由編程界老兵一枚。早期專注各種微軟技術(shù)，近十多年投身于開源世界，了解基于樹莓派等物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)技術(shù)與大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。

擅長領(lǐng)域

開發(fā)前端系統(tǒng)大數(shù)據(jù)開源

文章

204

MCP安全噩夢終結(jié)者：Agent框架如何重構(gòu)AI防護新范式？? 譯文精選

?MCP協(xié)議盡管標(biāo)準(zhǔn)化了AI代理通信，但也帶來了共享內(nèi)存污染、工具投毒及版本失控等漏洞威脅生態(tài)安全問題。為此，需要構(gòu)建訪問控制與沙盒防護框架。

2025-04-29 08:15:41

MCP協(xié)議 AI代理通信 LLM

動態(tài)噪聲重塑：基于時間嵌入U-Net的PyTorch擴散模型實戰(zhàn)? 譯文精選

?本文基于PyTorch框架幫助讀者從零開始理解和實現(xiàn)擴散模型，并給出一個基于時間嵌入U-Net模型的基礎(chǔ)型擴散模型實戰(zhàn)開發(fā)案例。

2025-04-27 08:22:49

PyTorch 擴散模型深度學(xué)習(xí)

AI語音革命新紀(jì)元：Sesame模型讓聊天AI“活”出表情包式情緒聲線譯文精選

本文旨在探討新式Sesame語音模型運行原理，該模型通過殘差量化壓縮音頻并使用雙轉(zhuǎn)換器自回歸預(yù)測碼字以生成逼真的語音。

2025-04-25 08:19:05

Sesame 人工智能深度學(xué)習(xí)

AI模型蒸餾：大語言模型的“瘦身革命”? 譯文精選

本文具體介紹模型蒸餾技術(shù)及其分類。這種技術(shù)通過小模型模仿大模型解決資源消耗與部署難題，從而極大降低訓(xùn)練參數(shù)量但仍保持模型性能，因此特別適用于邊緣設(shè)備等場景。

2025-04-22 08:08:37

模型蒸餾技術(shù)大語言模型機器學(xué)習(xí)

從黑箱到透明工廠：Anthropic用回路追蹤技術(shù)給LLM裝上思維監(jiān)控屏? 譯文精選

本文旨在介紹利用歸因圖技術(shù)對大型語言模型的計算回路進行逆向工程，目的是試圖徹底搞清大型語言模型的決策過程。

2025-04-16 08:05:00

大型語言模型 LLM 計算回路

AI犬種識別革命：像專家一樣思考的形態(tài)特征解碼器? 譯文精選

本文提出一種基于仿生學(xué)原理設(shè)計的形態(tài)特征提取器，通過模擬專家認(rèn)知過程整合多尺度特征分析，使AI犬種識別準(zhǔn)確率提升至90%，并為醫(yī)學(xué)影像等細(xì)粒度識別領(lǐng)域提供技術(shù)啟示。

2025-04-15 08:21:08

AI犬種識別仿生學(xué)人工智能

使用人工智能幻覺評估圖像真實感? 譯文精選

本文提出了一種使用人工智能幻覺來評估圖像真實感的新方法，對此方法的實現(xiàn)原理進行詳細(xì)闡述，并給出詳細(xì)的實驗結(jié)果證明。

2025-04-09 08:23:49

人工智能語言模型幻覺評估

模型上下文協(xié)議（MCP）開發(fā)實戰(zhàn)——構(gòu)建LangChain代理客戶端譯文精選

本文首先介紹模型上下文協(xié)議（MCP）的系統(tǒng)構(gòu)架，然后基于MCP+LangChain+LangGraph組合框架開發(fā)了一個比較完整的基礎(chǔ)代理客戶端。

2025-04-01 08:38:25

模型上下文協(xié)議 MCP LLM

基于代理知識蒸餾技術(shù)克服文檔提取和RAG策略失敗問題譯文精選

本文對代理知識蒸餾中的金字塔搜索方法進行了深入分析，并通過實際案例展示了基于這種技術(shù)可以較好地克服文檔提取和RAG策略失敗問題。

2025-03-24 08:20:39

RAG LLM 檢索增強生成

詳解RAG應(yīng)用開發(fā)幻覺檢測利器LettuceDetect? 譯文精選

本文全面介紹用于檢索增強生成（RAG）開發(fā)管道的輕量級幻覺檢測器LettuceDetect，并探討如何利用ModernBERT模型的擴展上下文窗口構(gòu)建用于幻覺檢測的標(biāo)記級分類器。

2025-03-19 08:43:17

檢索增強生成 RAG 大型語言模型

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