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共 7529 條

從詞語到概念：大概念模型如何重新定義語言理解與生成

本文將探討從LLMs到LCMs的轉(zhuǎn)變，以及這些新模型如何革新人工智能理解與生成語言的方式。我們還將討論LCMs的局限性，并展望未來研究方向，以進一步提升LCMs的效能。

2025-03-27 08:15:38

LLMs LCMs 大概念模型

邊緣計算中的SymmetricDS數(shù)據(jù)同步

邊緣計算作為一種分布式系統(tǒng)設(shè)計架構(gòu)，旨在將計算與數(shù)據(jù)存儲功能遷移至最為需求的位置——網(wǎng)絡(luò)的 “邊緣”。通過將此類任務(wù)部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠達(dá)成實時計算，進而大幅度削減帶寬成本，并顯著縮短延遲。

2025-03-27 08:00:00

邊緣計算 SymmetricD 開源軟件

氛圍編碼是敏捷開發(fā)實踐，還是一種炒作？

開發(fā)人員應(yīng)當(dāng)掌握氛圍編碼的精髓，探索如何優(yōu)化敏捷開發(fā)實踐，并為非技術(shù)背景的企業(yè)家賦能，但要注意其潛在的問題。

2025-03-26 11:38:12

開發(fā)氛圍編碼人工智能

了解Portkey：可輕松編排大模型的開源AI網(wǎng)關(guān)

Portkey是一款開源AI網(wǎng)關(guān)，能夠為多家AI服務(wù)商提供統(tǒng)一API以簡化大模型編排，顯著減少在應(yīng)用程序中集成模型的障礙。除了大語言模型（LLM）之外，Portkey還支持視覺、音頻（文生音頻和語音轉(zhuǎn)文本）、圖像生成及其他多模態(tài)生成式AI模型。

2025-03-26 08:53:47

AI網(wǎng)關(guān)Portkey 大語言模型

Docker Bake：一種現(xiàn)代化的容器構(gòu)建方法

Docker Bake提供了一種功能強大的聲明性方法，以構(gòu)建具有并行處理、高效緩存和繼承的容器鏡像。

2025-03-26 08:00:00

Docker 容器自動化

為什么人工智能生成的代碼不夠好？如何變得更好？

近年來，大型語言模型（LLM）迅速興起，帶動了生產(chǎn)率的大幅提高。編程助手的蓬勃發(fā)展，數(shù)百萬個多行代碼塊通過按鍵便可輕松實現(xiàn)生成及合并。這一切就像變魔術(shù)一樣。

2025-03-25 08:14:25

大型語言模型 LLM 人工智能

Vibe Coding 來了——但你準(zhǔn)備好應(yīng)對 Vibe 故障處理了嗎？

隨著生成式 AI 給開發(fā)人員的工作效率帶來??顯著提升??，到了擁抱 Vibe 故障處理的時候了。當(dāng)服務(wù)中斷發(fā)生時，只需悠閑地喝杯咖啡... 讓你的 AI-SRE 助手想辦法修復(fù)你那些 "Vibe Coding" 同事的 bug 吧。

2025-03-25 00:08:00

生成式 AI Vibe 氛圍編程

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

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

從奈飛到沃爾瑪：開源Kafka的實戰(zhàn)應(yīng)用

這些案例研究展示了Kafka擅長的四個關(guān)鍵領(lǐng)域：實時數(shù)據(jù)處理、消息傳遞、運營指標(biāo)和日志聚合。

2025-03-24 08:00:00

Kafka 開源企業(yè)場景

北歐初創(chuàng)企業(yè)IntuiCell發(fā)布全球首套人工智能數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)

一家北歐深度科技初創(chuàng)公司宣布在人工智能領(lǐng)域取得突破性進展，成功創(chuàng)建了首個具備自主學(xué)習(xí)功能的“數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)”。

2025-03-21 14:14:01

人工智能自主學(xué)習(xí)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)

自動化漏洞修復(fù)：從基于模板的方法到AI代理的演變

自動化程序修復(fù)（Automated Program Repair，APR）的最新進展使這一目標(biāo)日益成為現(xiàn)實。接下來，就讓我們來探索一下這項技術(shù)是如何發(fā)展的，以及它的發(fā)展方向吧。

2025-03-21 08:08:50

自動化程序修復(fù)大型語言模型 LLM

保護LLM的身份和訪問管理解決方案IAM

確保大型語言模型（LLM）安全的一項關(guān)鍵措施是保護對LLM的訪問權(quán)限，以便只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問數(shù)據(jù)。

2025-03-21 08:00:00

大型語言模型人工智能安全

免費托管Khoj：你的個人自主AI應(yīng)用程序

本文介紹了如何把你的本地LLM變成個人的自主AI應(yīng)用程序，從互聯(lián)網(wǎng)或你的文檔輕松檢索答案。

2025-03-20 09:38:50

當(dāng)敏捷團隊遇見AI，新的實踐由此誕生

在研究中，我發(fā)現(xiàn)Deep Research的功能極富成效。在接收詳盡的研究提示詞、思考AI如何改變敏捷開發(fā)之后，它輸出了一份相當(dāng)全面的綜述報告，內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我對AI智能體的所有想象。

2025-03-20 08:25:24

AI智能體 AI驅(qū)動人工智能

Java應(yīng)用程序的SRE最佳實踐

開發(fā)和運營人員需要了解Java應(yīng)用程序的SRE最佳實踐，以確保高可用性、性能和可擴展性，其中包括監(jiān)視、日志記錄、安全性等多個方面。

2025-03-19 09:04:39

Java 開發(fā)SRE

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

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

GenAI代理正在變革供應(yīng)鏈管理

隨著企業(yè)尋求更具彈性和效率的解決方案，人工智能——尤其是生成式人工智能和大型語言模型（LLM）——正在成為一項改變游戲規(guī)則的技術(shù)。

2025-03-18 08:20:30

人工智能大型語言模型 LLM

實戰(zhàn)攻略：使用KubeMQ簡化多LLM集成流程

將多個大語言模型集成至應(yīng)用程序當(dāng)中往往是項艱巨的挑戰(zhàn)，各類不同API及通信協(xié)議的協(xié)同處理，以及如何確保請求路由的復(fù)雜性難題往往令人望而生畏。

2025-03-18 08:00:00

大語言模型 KubeMQ OpenAI

有望重新定義語言生成技術(shù)的擴散模型LLaDA?

在本文中，我們將詳細(xì)闡述LLaDA的工作原理、它為何重要以及它如何有望塑造下一代LLM。

2025-03-17 11:35:36

LLaDA LLM 大型語言模型

想糾正LMM犯錯？沒用！NUS華人團隊：最強o1反饋修正率不到50%

LMM在人類反饋下表現(xiàn)如何？新加坡國立大學(xué)華人團隊提出InterFeedback框架，結(jié)果顯示，最先進的LMM通過人類反饋糾正結(jié)果的比例不到50%！

2025-03-17 09:35:00

AI 模型數(shù)據(jù)

LLM詞元：開發(fā)者實現(xiàn)AI高效開發(fā)的入門指南

詞元（token）是影響大語言模型（LLM）性能和成本的基本單元。這篇指南探討了為什么分詞（tokenization）是實現(xiàn)AI高效開發(fā)的關(guān)鍵。

2025-03-17 08:00:00

大語言模型 AI 詞元

用好云服務(wù)，托起GenAI：從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到部署的全流程梳理

生成式AI與云技術(shù)的結(jié)合，為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和擴展帶來了無限的可能。組織可以動用云設(shè)施的靈活性、增強功能與成本效益克服擴展問題，真正讓生成式AI成為踐行顛覆性效能的有力武器。?

2025-03-14 08:29:49

生成式AI GenAI 云服務(wù)

一文讀懂遷移學(xué)習(xí)和ASPP如何使自動駕駛汽車的目標(biāo)檢測更加智能

自動駕駛汽車是不能犯錯誤的，忽視一個紅綠燈或一個行人都可能意味著災(zāi)難。但城市環(huán)境是動態(tài)的，在這樣的環(huán)境中目標(biāo)檢測是一個大難題。

2025-03-14 08:00:00

自動駕駛 ASPP CNNs

大型語言模型是否解決了搜索問題？

本文探討了LLM在解決搜索問題方面的固有局限性，強調(diào)了內(nèi)容生成和檢索效率之間的脫節(jié)。本文探討了通過復(fù)雜的索引、排序和上下文過濾方法來增強它們在搜索架構(gòu)中效用的策略。

2025-03-13 12:09:27

LLM 大型語言模型搜索架構(gòu)

你的Docker容器可能充滿了安全漏洞?

本文將討論 Docker Scout 的基本工作流，如何對其配置、以及其他特定功能技巧的演示。同時，你也可以了解到如何將 Docker Scout 集成到自己的 DevOps 工作流中。

2025-03-13 11:32:23

Docker DevOps 容器

設(shè)計彈性API以確?？蓴U展性和可靠性的最佳實踐

API彈性需要持續(xù)學(xué)習(xí)、具有可擴展性以及適應(yīng)新工具，以確保適應(yīng)未來形勢的穩(wěn)健系統(tǒng)可以滿足不斷發(fā)展的數(shù)字需求。?

2025-03-12 10:29:16

API架構(gòu)微服務(wù)事件驅(qū)動架構(gòu)

X-CLR：通過新型對比損失函數(shù)提升圖像識別能力

AI 驅(qū)動的圖像識別已取得重大進展，但在模型如何解釋圖像之間關(guān)系方面仍面臨挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法依賴于嚴(yán)格的分類框架，往往忽略了反映真實世界數(shù)據(jù)的細(xì)微相似關(guān)系。

2025-03-12 10:10:21

AI 驅(qū)動 X-CLR 視覺數(shù)據(jù)

DeepSeek級AI？訓(xùn)練自己的推理模型僅需七個步驟

DeepSeek的R1模型在不需要人類反饋的情況下就能進行更深思熟慮的推理，已顛覆了大語言模型（LLM）領(lǐng)域。這一重大突破背后的關(guān)鍵是群體相對策略優(yōu)化（GRPO），這是一種幫助模型自主開發(fā)推理能力的強化學(xué)習(xí)技術(shù)。

2025-03-11 08:37:42

DeepSeek 大語言模型 LLM

六種LLM定制開發(fā)基本策略：提示工程、解碼策略、RAG、代理、微調(diào)和RLHF

本文將歸納對比LLM定制開發(fā)常用的六種基本策略，包括提示工程、解碼策略、RAG、代理、微調(diào)和RLHF。

2025-03-11 08:00:00

LLM 開發(fā)深度學(xué)習(xí)

安全手冊：依托DeepSeek與AI可解釋性預(yù)防銀行欺詐

隨著數(shù)字銀行與在線交易的興起，欺詐檢測必須不斷發(fā)展才能始終領(lǐng)先于欺詐者。傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)已不再可靠，AI驅(qū)動的欺詐檢測講成為新的、最強大的解決方案。

2025-03-10 08:34:39

DeepSeek AI 機器學(xué)習(xí)

十個開源工具讓你的編程“游戲”更加強大

從VS Code到Tauri，這些開源開發(fā)工具簡化了工作流程，自動化了重復(fù)任務(wù)，并提升了不同技能水平的開發(fā)人員的編碼效率。

2025-03-10 08:00:00

開源 VS Code 開發(fā)

無服務(wù)器AI代理搭建：生成冷郵件助力求職者獲取理想工作

本指南將指導(dǎo)你使用Langbase的無服務(wù)器內(nèi)存代理，構(gòu)建冷郵件生成器代理，從而實現(xiàn)整個冷郵件撰寫流程的自動化。

2025-03-07 08:31:02

冷郵件 LLMs 大語言模型

基于BLIP-2和Gemini開發(fā)多模態(tài)搜索引擎代理

在本文中，我們將通過解釋BLIP-2的架構(gòu)、損失函數(shù)的工作方式及其訓(xùn)練過程來對它展開詳細(xì)探索。我們還提供了一個實際用例，該用例結(jié)合了BLIP-2和Gemini兩種模型，以創(chuàng)建一個多模態(tài)時尚搜索代理，該代理可以幫助客戶根據(jù)文本或文本和圖像組合提示找到最佳服裝。

2025-03-06 08:50:44

BLIP-2 Gemini 人工智能

用開源框架Chipper解鎖本地AI：無需云或API密鑰即可構(gòu)建RAG應(yīng)用

開源框架Chipper。無需單獨處理文檔分塊、向量數(shù)據(jù)庫、大模型集成和UI設(shè)置，Chipper將幫助用戶在幾分鐘內(nèi)在本地機器上建立起獨立的RAG系統(tǒng)。

2025-03-05 08:57:55

Chipper RAG系統(tǒng)檢索增強生成

詳解SQL數(shù)據(jù)庫類型及選型技巧

在數(shù)據(jù)世界中，選擇正確的SQL數(shù)據(jù)庫可以決定組織成功與否。

2025-03-05 08:30:00

SQL 數(shù)據(jù)庫關(guān)系數(shù)據(jù)庫

如何使用模型上下文協(xié)議構(gòu)建自定義工具

模型上下文協(xié)議（MCP）在人工智能開發(fā)領(lǐng)域變得越來越重要，它可以實現(xiàn)人工智能模型和外部工具之間的無縫集成。本指南將探討如何創(chuàng)建MCP服務(wù)器，通過自定義工具實現(xiàn)增強人工智能功能。

2025-03-04 08:42:19

模型上下文協(xié)議 MCP 人工智能

使用Rust構(gòu)建高性能機器學(xué)習(xí)模型

Rust提供了無與倫比的速度和內(nèi)存安全。使用Linfa庫，開發(fā)人員可以高效地實施線性回歸和k-means聚類等任務(wù)。

2025-03-04 08:00:00

機器學(xué)習(xí)Rust 開發(fā)

在分布式系統(tǒng)中，使用OTEL、Jaeger和Prometheus監(jiān)控服務(wù)

本文將OTEL、Jaeger和Prometheus相結(jié)合，在分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)更快、更集中的可觀察性，從而快速排除故障。

2025-03-03 08:00:00

分布式系統(tǒng)監(jiān)控服務(wù)Prometheus

詳解AI代理的內(nèi)部工作機理

我們在本文中將剖析代理的結(jié)構(gòu)、探究其協(xié)作，并深入研究將它們擴展到強大的、相互關(guān)聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)所需的基礎(chǔ)設(shè)施。

2025-03-03 07:54:51

人工智能基礎(chǔ)模型 AI代理

如何安全地使用第三方應(yīng)用程序訪問DeepSeek

對于開發(fā)人員、團隊和企業(yè)來說，QodoGen是理想的選擇，它提供了企業(yè)級的安全性以及無縫的IDE集合體驗。另一方面，如果你更喜歡基于Web的快速訪問，Perplexity AI則提供了一種無需安裝即可輕松使用DeepSeek-R1的方式。

2025-02-28 17:03:43

DeepSeek 安全 QodoGen

關(guān)于生成式人工智能訓(xùn)練的綜合指南

本指南分解了訓(xùn)練生成式人工智能模型的逐步建立過程，包括預(yù)訓(xùn)練，微調(diào)，對齊和實際考慮因素。

2025-02-28 08:31:26

人工智能大語言模型 LLM

大語言模型響應(yīng)結(jié)果的可靠性分析實戰(zhàn)

本文將對直接提問和檢索增強兩種方案生成的大語言模型的響應(yīng)結(jié)果生成可信度或可靠性分?jǐn)?shù)展開對比評估。

2025-02-28 08:00:00

大語言模型 DeepSeek 機器學(xué)習(xí)

2025年2月五大優(yōu)秀大語言模型

某些LLM尤其因突破AI能力邊界而脫穎而出：GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Grok 3和DeepSeek R-1。它們各領(lǐng)風(fēng)騷，優(yōu)勢鮮明：從多模態(tài)理解、空前長度的上下文處理，到透明推理和開源創(chuàng)新。

2025-02-27 07:48:25

大語言模型 LLMs GPT-4o

深入探索“影子AI”對當(dāng)代組織的潛在威脅

影子AI問題日益突出，其背后的安全、道德、隱私和法律風(fēng)險值得深思。

2025-02-26 08:00:00

影子AI 人工智能 ChatGPT

代理AI是AI發(fā)展的新前沿

最近，代理人工智能（Agentic AI）已悄然的興起，它雖然沒有遇到同樣的炒作，但是很可能會徹底改變不同行業(yè)，并推動產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

2025-02-26 07:55:14

生成式人工智能 GenAI Agentic AI

深度圖解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)

本文將通過一個基本實例并結(jié)合大量圖示來深入探索現(xiàn)代人工智能中最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)。

2025-02-25 10:50:11

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)神經(jīng)元

大語言模型：表面的推理能力背后是出色的規(guī)劃技巧

大語言模型是否真的具備推理能力，還是僅僅在規(guī)劃方面特別出色？這個差異雖然細(xì)微，卻對理解 LLMs 的本質(zhì)至關(guān)重要。

2025-02-25 09:49:12

大語言模型 LLM 推理

構(gòu)建一個完全本地的語音激活的實用RAG系統(tǒng)

RAG（檢索增強生成）是一種將外部知識用于額外上下文以饋入到大語言模型（LLM），從而提高模型準(zhǔn)確性和相關(guān)性的技術(shù)。這是一種比不斷微調(diào)模型可靠得多的方法，可以改善生成式AI的結(jié)果。

2025-02-24 08:39:08

RAG 檢索增強生成大語言模型

使用共享神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴展機器學(xué)習(xí)模型

本文通過介紹共享編碼器架構(gòu)，將微調(diào)模型與共享編碼器分離，從而實現(xiàn)規(guī)模部署。

2025-02-24 08:00:00

機器學(xué)習(xí)ML 架構(gòu)

如何使用Java設(shè)計一套多智能體系統(tǒng)

我們將構(gòu)建一款響應(yīng)式應(yīng)用（對來自用戶的輸入做出響應(yīng)），幫助人們規(guī)劃自己的完美假期。此智能體將根據(jù)用戶指定的餐食、海濱和活動需求，在指定的國家/地區(qū)內(nèi)推薦最佳城市。

2025-02-21 08:17:13

Java ChatGPT AI智能體

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