本指南將深入剖析CharacterAI的運行機制、功能特性及其存在的局限性。近年來，生成式人工智能領域發(fā)展態(tài)勢迅猛，其應用范疇已遠超單純的文本生成領域。在眾多備受矚目的新興平臺中，CharacterAI是一款支持用戶以對話形式與人工智能生成角色進行交互的工具。去年，在對科技創(chuàng)始人兼企業(yè)家德拉文·麥康維爾的采訪中，他的一番言論令人印象深刻：“自ChatGPT首個版本問世以來，生成式人工智能已取得顯著發(fā)展，但真正的影響力尚未完...

少些滾動，多點專注。在這個用時15分鐘的Python項目中，我們將借助氛圍編程編寫一個簡潔、無干擾的速讀應用程序。想象一下：你想構建一個速讀應用程序。你無需花數(shù)小時研究要使用哪些Python模塊和庫、編寫不同的組件代碼以及調試語法錯誤，只需用簡單的英語描述需求即可。短短幾分鐘內(nèi)，你就可以調整字體大小，并與AI編程伙伴討論改進用戶體驗。這就是氛圍編程，這種協(xié)作方法利用自然語言指令通過迭代對話，幫助構建實用的應用...

作為開源低代碼平臺，n8n支持用戶通過可視化節(jié)點構建AI工作流。n8n能夠集成AI代理、RAG與外部工具（如Pinecone、OpenAI），實現(xiàn)自動生成定制化流程（如代碼審查、郵件處理），無需編碼即可連接500+應用，提升自動化效率。一、什么是n8n？n8n是一個源代碼開放的低代碼工作流自動化平臺，它將人工智能功能與業(yè)務流程自動化相結合。換句話說，它允許你連接各種應用程序、服務和大型語言模型（LLM）來創(chuàng)建自動化工作流。N8n提供超過...

本文對n8n和LangGraph這兩種內(nèi)容工作流自動化工具進行比較。二者各有側重，n8n利于跨系統(tǒng)自動化，LangGraph擅長復雜邏輯處理，可以互補提升人工智能驅動的創(chuàng)作效率。創(chuàng)建內(nèi)容可能耗時費力，但如果采用合適的工具，這一過程會變得輕松得多。n8n和LangGraph是兩款功能強大的內(nèi)容工作流自動化和增強工具。n8n提供了可視化的無代碼界面，非常適合快速直觀地構建工作流，而LangGraph更適合希望使用LLM創(chuàng)建邏輯的開發(fā)人員。這兩種工具...

OCR錯誤在RAG流程中級聯(lián)，將嚴重影響人工智能系統(tǒng)的性能。擁有2.56億個參數(shù)的SmolDocling能夠實現(xiàn)對文檔的整體化處理，進而生成結構化輸出，有效提升了RAG的效果。當人們探討如何讓人工智能系統(tǒng)更好地從文檔中查找和使用信息時，通常關注的是令人矚目的算法和前沿的大型語言模型。但問題是：如果文本提取的質量很差，那么后續(xù)的努力都將付諸東流。本文探討OCR質量如何影響檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)，尤其是在處理掃描文檔和PDF文...

熱門人工智能圖像生成服務商Midjourney發(fā)布其首款人工智能（AI）視頻生成模型V1，這標志著該公司從圖像生成服務向全方位多媒體內(nèi)容創(chuàng)作的重大轉變。從現(xiàn)在開始，Midjourney的近2000萬用戶可以通過該網(wǎng)站將圖像制作成動畫，將他們生成或上傳的靜態(tài)圖像轉換成5秒鐘長的視頻片段。用戶還可以選擇將視頻生成時間延長至最多20秒（每5秒為一個片段），并且可以通過文字對視頻生成進行引導。隨著此次視頻模型的推出，這家起步不久名為...

如今AI無處不在，傻瓜才不用它來生成圖像。無論是為你的在線博客、社交媒體渠道還是僅僅是生日派對邀請函創(chuàng)建內(nèi)容，AI都能讓圖像生成變得超級簡單快捷。更重要的是，一些最好的AI圖像生成器完全免費。所以，趕緊來試試吧，開始制作你夢寐以求的完美圖像！然而，該使用哪款AI圖像生成器工具呢？尤其是在AI工具比比皆是、每天都有無數(shù)新工具涌現(xiàn)的當下。具體就圖像生成而言，本文將介紹我個人使用過的七大工具、我喜歡和討厭它們...

微調是將預先在海量通用數(shù)據(jù)上訓練好的大型語言模型，在更小、更具體的領域或任務數(shù)據(jù)集上進一步訓練的過程。其核心在于利用預訓練模型獲得的通用語言理解能力，通過特定數(shù)據(jù)進行針對性調整，使模型能深刻理解專業(yè)術語、領域規(guī)則和任務要求，從而生成更準確、更符合特定需求的輸出。引言想象你擁有一個像GPT3或Llama3這樣強大的LLM，它已在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的文本上進行了預訓練，能回答一般問題、創(chuàng)作文本、總結文章、翻譯語言。微調...

本文聚焦LLM（大型語言模型）的推理邏輯，從技術底層剖析人工智能語言能力的計算本質——其核心是統(tǒng)計規(guī)律的應用，而非人類意義上的思維理解。大型語言模型具有令人印象深刻的能力，可以生成文本、詩歌、代碼，甚至進行復雜的對話。但核心問題始終存在：這類系統(tǒng)是否真正理解語義，抑或僅是思維形式的模仿？這一爭議構成當前AI辯論的焦點。一方面，LLM的成就是不可否認的：它們可以翻譯語言，總結文章，起草電子郵件，甚至以驚...

AI智能體架構為設計可以感知環(huán)境、處理信息和執(zhí)行操作的智能系統(tǒng)提供了結構藍圖。我對架構非常感興趣。在探索AI智能體的過程中，我對智能體架構非常好奇。這促使我找到了IBM在其Think頁面上發(fā)布的《??2025年AI智能體指南??》這份很棒的資料。該指南的其中一節(jié)就與架構有關。?架構部分解釋，智能體架構指使AI智能體能夠自動執(zhí)行工作流程、推理任務并利用工具實現(xiàn)其目標的設計和結構。該架構旨在支持自主的、目標驅動的行為...

開篇大型語言模型（LLMs）隨處可見，從日常應用到高級工具都可以看到他們的身影。雖說使用起來很容易，但如果要運行自己的模型就是另外一回事了。比如對模型進行微調并處理了一些隱私敏感數(shù)據(jù)，復雜性就會增加。在這篇文章中，我們將分享在構建我們自己的LLM推理系統(tǒng)時所學到的知識。我們將涵蓋存儲和部署模型、設計服務架構以及解決路由、流式傳輸和管理微服務等現(xiàn)實問題。這個過程涉及挑戰(zhàn)，但最終，我們建立了一個可靠的系統(tǒng)...

人工智能(AI)正在改變軟件的開發(fā)方式。AI驅動的代碼生成器已成為重要的工具，幫助開發(fā)者更高效地編寫、調試和完成代碼。在這些新型智能助手中，DeepCoder14B不僅因其強大的技術能力，也因其開源性質而受到關注。與許多流行但封閉且專有的AI模型不同，DeepCoder14B公開分享其設計、訓練數(shù)據(jù)和源代碼。這種開放性有助于世界各地的開發(fā)者自由探索、改進和使用該模型。通過這樣做，DeepCoder14B正在為軟件開發(fā)開辟新的可能性，并鼓...

本文旨在全面介紹開源框架Titans。Titans是一種為LLM配備受人類啟發(fā)的記憶的新架構，它能夠在測試期間進行自我學習和更新。本文要討論什么內(nèi)容？Meta公司努力開發(fā)出的CoCoMix（ContinuousConceptMixing：連續(xù)概念混合，出自??Jihoon等人2025年發(fā)表的論文??，見【引文1】）框架實現(xiàn)了概念學習，即學習單詞背后的概念而不是僅僅預測下一個標記，從而使其具有極強的可操控性和可解釋性。?但是，依然存在一個核心問題：即使是...

本文對OpenAI的o3pro與谷歌的Gemini2.5Pro在圖像分析、邏輯推理和數(shù)字推理上的表現(xiàn)進行了比較。o3pro在推理和工具使用上有所增強，但Gemini2.5Pro在邏輯和數(shù)學推理上更準確可靠。Gemini2.5Pro在復雜任務中表現(xiàn)更佳，提供經(jīng)過驗證的準確響應，適合對準確性要求高的任務，而o3pro雖然快速但存在關鍵錯誤。在人工智能推理模型領域的激烈競爭中，OpenAI的o3pro與谷歌的Gemini2.5Pro正在爭奪高級推理和多模態(tài)能力的最佳頭銜。o3pro建...

本文介紹了使用Ollama和WebUI在本地運行量化版的DeepSeekR10528模型。DeepSeekR10528是DeepSeekR1推理模型的最新版本，需要715GB的磁盤空間，使其成為市面上最大的開源模型之一。然而由于來自Unsloth的先進的量化技術，該模型的大小可以縮減至162GB，整整縮減了80%。這使得用戶能夠以顯著降低的硬件要求體驗模型的全部功能，盡管性能略有下降。在本教程中，我們將：設置Ollama和OpenWebUI，以便在本地運行DeepSeekR10528模型。...

引言人工智能展現(xiàn)出的“自信表達”，實則暗藏風險。隨著生成式人工智能解決方案在醫(yī)療、金融、法律、零售、教育等諸多領域廣泛應用，自動化的強大吸引力令企業(yè)紛紛加速將大型語言模型整合至客戶支持、醫(yī)療保健、法律及金融等應用場景之中。然而，在此過程中，一個潛在的隱患——人工智能幻覺問題，正悄然潛伏于每一次指令交互背后。當人工智能模型生成看似合理，實則錯誤、虛構或具有誤導性的信息時，人工智能幻覺便隨之產(chǎn)生。...

如今AI雖已全面普及，但多數(shù)職場人士仍難以統(tǒng)一運用各類互不相關的工具：一會需要使用聊天機器人、一會需要將文本復制到摘要器內(nèi)，再加上會議轉錄和翻譯，將本應順暢的工作流程拆分得零散瑣碎。所以問題來了：為什么不能把各項AI功能集中起來？為此我決定構建單一Web門戶，供用戶隨時上傳文檔、提問、獲取摘要、轉錄會議內(nèi)容、翻譯文件，甚至從PDF中提取表格等。其功能不求花哨、只講實用，旨在解決我們每天面臨的實際問題。下...

傳統(tǒng)云計算依賴集中式數(shù)據(jù)訓練模型，但邊緣計算的普及催生了新范式——去中心化機器學習。其核心代表——聯(lián)邦學習正在顛覆傳統(tǒng)流程。本文將對聯(lián)邦學習概念及其三個關鍵技術展開討論。簡介——打破云障礙多年來，云計算一直是機器學習的主導范式。海量數(shù)據(jù)圖表被上傳到中心化服務器，經(jīng)過超強GPU的處理，最終轉化為能夠提供建議、預測和推理的模型。但是，如果不是“只有一條路”呢？我們生活在一個數(shù)十億設備（智能手機、智能傳...

企業(yè)在積極引入AI的同時，也希望雇用更多工程師，期望開發(fā)者能夠借AI之力將產(chǎn)出“提升10倍”。但要真正高效運用AI編碼助手，其中也有不少門道。首先是AI編碼助手的固有局限，其存在大量不確定性，因此容易引發(fā)種種難以避免的意外行為，例如隨機刪除代碼或引入邏輯錯誤。此外，驅動編碼助手的大模型本身也有問題。一旦使用不當，大模型也可能成為代碼刪除或者安全漏洞的來源。此外，AI智能體還經(jīng)常陷入遞歸循環(huán)乃至無休止的測試...

通過整合文本、圖像、音頻等數(shù)據(jù)，多模態(tài)大型語言模型（MLLM）開始突破傳統(tǒng)RAG的文本局限，賦予AI感知能力。其核心架構采用CLIP、Whisper等編碼器實現(xiàn)跨模態(tài)語義統(tǒng)一，通過投影層對齊多模態(tài)信息。不過，多模態(tài)大型語言模型的評估需要綜合檢索質量、生成忠實度及跨模態(tài)一致性等一系列指標實現(xiàn)。簡介基于我以前關于LLM、檢索增強生成（RAG）和高級RAG技術的文章中的基礎概念，本文將著手探討下一個領域——多模態(tài)LLM。我們將首先...