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共 7607 條

機器學(xué)習(xí)輕量化加速的五大核心技術(shù)突破?

本文將深入研究修剪、量化、蒸餾等輕量化機器學(xué)習(xí)的五種核心技術(shù)，從而使你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高效、更易于部署。

2025-06-03 08:45:25

機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

八種方法讓現(xiàn)代JavaScript發(fā)揮更大效益

本文從每位JavaScript開發(fā)人員所需掌握的基礎(chǔ)語法與特性，延伸至不容忽視的高級概念，梳理出充分運用JavaScript的八種方式。

2025-06-03 08:33:53

JavaScript 函數(shù)式操作符人工智能編程

LLM可以在沒有采用強化學(xué)習(xí)或大型數(shù)據(jù)集的情況下學(xué)習(xí)推理嗎？

LLM能否通過學(xué)習(xí)自己生成的推理痕跡來提高推理能力？他們提出了“??思考、修剪、訓(xùn)練??”（TPT）框架，允許LLM使用精心選擇的自生成數(shù)據(jù)迭代地改進它們的推理能力。?

2025-05-30 10:50:27

LLM 人工智能大型語言模型

更新改造遺留代碼庫：AI輔助的代碼解讀開發(fā)者指南

本文介紹了使用 AI 輔助的開發(fā)實踐更新改造遺留代碼庫的幾個實用策略，并探究了高效遷移的實際案例研究和技術(shù)方法。

2025-05-30 10:34:00

AI 輔助遺留代碼庫人工智能

AlphaEvolve: 谷歌DeepMind邁向通用人工智能（AGI）的突破性一步

AlphaEvolve的核心是一個由大型語言模型（LLM）驅(qū)動的自我進化流程。該流程不僅僅生成輸出，還能夠跨代對代碼進行變異、評估、選擇和改進。AlphaEvolve從一個初始程序開始，通過引入精心設(shè)計的變更進行迭代優(yōu)化。

2025-05-29 08:19:49

大型語言模型 LLM 人工智能

單人公司能否純憑AI智能體發(fā)育成獨角獸？有戲！

Cortinovis在最近的一次播客中解釋說，要建立并擴展一人企業(yè)，需要正確的思維模式、工具集和商業(yè)模式。而隨著AI智能體的出現(xiàn)，“一個人也能搞定一切”。

2025-05-29 08:13:35

智能體 AI AI助手

硬核分享！構(gòu)建單智能體已經(jīng)Out了！大佬分享：架構(gòu)設(shè)計如何推動可靠的多智能體編排

智能體協(xié)作需要共享世界觀，或至少共享相關(guān)任務(wù)的信息，如客戶訂單狀態(tài)、產(chǎn)品知識庫、團隊目標(biāo)進度等。維持這個“集體大腦”的一致性和分布訪問極具挑戰(zhàn)。

2025-05-28 18:04:20

智能體訂單狀態(tài)架構(gòu)

AI為何讀不懂鐘表？模擬時鐘暴露的認(rèn)知短板與AI進化隱憂?

中國與西班牙的聯(lián)合研究質(zhì)疑當(dāng)前AI通過數(shù)據(jù)擴容實現(xiàn)類人泛化能力的可行性，強調(diào)需突破架構(gòu)限制以構(gòu)建抽象推理機制，并呼吁重新審視“智能”的本質(zhì)定義。

2025-05-28 10:31:13

視覺語言模型 MLLM 人工智能

我們真的能信任人工智能的鏈?zhǔn)剿伎纪评韱幔?/a>

Anthropic的??研究??質(zhì)疑了鏈?zhǔn)剿伎际欠裾鎸嵎从沉四Ｐ蛢?nèi)部的運作。本文探討了鏈?zhǔn)剿伎嫉臋C制、Anthropic的發(fā)現(xiàn)，以及這些結(jié)果對構(gòu)建可靠人工智能的意義。

2025-05-28 10:10:20

人工智能 Anthropic 鏈?zhǔn)剿伎?/a>

LiteLLM：用于統(tǒng)一大模型訪問的開源網(wǎng)關(guān)

LiteLLM 允許開發(fā)者像調(diào)用 OpenAI API 那樣集成各種大語言模型（LLM），并支持故障轉(zhuǎn)移、預(yù)算控制、速率限制以及對API調(diào)用的實時監(jiān)控。

2025-05-27 08:19:06

LiteLLM LiteLLM LLM

如何訪問和使用 OpenAI Codex？

如今，人們的注意力轉(zhuǎn)向更強大的遠程智能體，它完全可在ChatGPT上使用。你可以啟動幾臺“微型計算機”，在喝咖啡的同時處理多項任務(wù)。本文將概述ChatGPT端的Codex，我們后續(xù)很快會發(fā)布這方面的一些文章。

2025-05-27 08:14:29

ChatGPT Codex 智能體

如何使用Google Gemini模型完成計算機視覺任務(wù)？

本文介紹如何使用Google Gemini模型完成計算機視覺任務(wù)的各個步驟，包括環(huán)境設(shè)置、圖像發(fā)送及模型輸出解釋等，還將探討數(shù)據(jù)注釋工具，以提供自定義訓(xùn)練場景的上下文。

2025-05-26 08:36:25

Gemini模型聊天機器人 Gemini

從數(shù)據(jù)孤島到智能中樞：多源知識圖譜構(gòu)建全鏈路技術(shù)解析

知識圖譜是表示復(fù)雜且相互關(guān)聯(lián)的信息的強大解決方案。它們將數(shù)據(jù)建模為由實體（節(jié)點）和關(guān)系（邊）連接的圖形，從而能夠表示和處理不同事實之間的聯(lián)系。

2025-05-26 08:24:01

知識圖譜大型語言模型 LLM

當(dāng)AI邂逅向量數(shù)據(jù)庫：重新定義智能時代的數(shù)據(jù)檢索

本文將剖析這一組合如何革新信息發(fā)現(xiàn)與理解方式，通過一些實際案例、代碼示例及技術(shù)流程解析其運行邏輯。

2025-05-23 08:26:11

人工智能向量數(shù)據(jù)庫推薦系統(tǒng)

大語言模型究竟為何會在對話中“迷失”?

大語言模型響應(yīng)的可靠性出現(xiàn)了大幅下降。即便是像ChatGPT-4.1以及Gemini 2.5 Pro 這樣備受用戶推崇的一線知名模型，面臨同樣的任務(wù)時，用戶指令方式稍有不同，答案有可能從近乎完美一下子跌落到明顯錯誤。

2025-05-23 08:18:52

大語言模型 ChatGPT Gemini

Dia-1.6B TTS：優(yōu)秀的文本到對話生成模型

本文將介紹這款模型以及如何訪問與使用，并通過實際結(jié)果了解其強大的功能。在使用該模型之前，首先了解其基本情況。

2025-05-22 08:05:00

Dia-1.6B 文本轉(zhuǎn)語音模型 TTS

當(dāng)心：AI 真的在搶你的工作！?

本文將向你介紹這一趨勢將如何影響人類工作的未來，回答諸如“AI 真的在搶你的工作”等問題，以及展望我們該如何積極面對此類沖擊。?

2025-05-22 08:00:00

AI 驅(qū)動 AI 技術(shù)AI自動化

MCP或?qū)⒊蔀锳I界的HTTP?

本文將向你詳細介紹什么是MCP（模型上下文協(xié)議），如何構(gòu)建一個基礎(chǔ)的MCP服務(wù)器，及其工作原理。

2025-05-21 08:27:54

MCP 模型上下文協(xié)議 MCP服務(wù)器

基于Langbase Docs MCP服務(wù)器在短時間內(nèi)實現(xiàn)無服務(wù)器AI代理創(chuàng)建的方法探究?

本指南將詳細介紹如何在Cursor（一款A(yù)I代碼編輯器）中完成 Langbase Docs MCP 服務(wù)器的設(shè)置，并構(gòu)建一個以 Langbase Docs 作為實時、按需上下文的摘要AI代理。?

2025-05-21 08:18:49

Cursor AI代碼編輯器 MCP 服務(wù)器

智能體網(wǎng)格：未來的企業(yè)智能體新生態(tài)

智能體網(wǎng)格，是一種將碎片化的智能體整合為連貫、可靠的企業(yè)級生態(tài)系統(tǒng)的方式。它使智能體間能夠彼此發(fā)現(xiàn)，并在安全、可控的前提下協(xié)作、互動，甚至交易。

2025-05-20 08:00:45

智能體 AI 大語言模型

從代碼助手到工程伙伴：Windsurf 的 SWE-1 開啟 AI 輔助開發(fā)新范式

對于那些正在構(gòu)建或維護軟件的企業(yè)而言，SWE-1 的出現(xiàn)代表著 AI 輔助開發(fā)領(lǐng)域的一大進步。這種思路不再將 AI 編碼助手僅僅視為一個簡單的自動補全工具，而是致力于提升整個開發(fā)生命周期的效率。

2025-05-20 00:08:00

Windsurf SWE-1 AI

為什么 API 必不可少，而 MCP 暫時是可選的

隨著我們構(gòu)建日益復(fù)雜的人工智能助手，理解 MCP 和 API 在集成生態(tài)系統(tǒng)中是互補的層至關(guān)重要。MCP 提供上下文管理層，幫助 LLM 更有效地與外部系統(tǒng)交互，而API 則提供與這些系統(tǒng)安全可靠的連接。

2025-05-19 19:01:14

FastAPI-MCP 架構(gòu)實踐：使用FastAPI一鍵轉(zhuǎn)化MCP服務(wù)器

本文將深入探討使用 FastAPI 完成Web 應(yīng)用轉(zhuǎn)換過程，該應(yīng)用程序由 MCP 服務(wù)器提供支持，使用 FastAPI-MCP。

2025-05-19 08:30:19

FastAPI MCP LLM

氛圍編碼應(yīng)用指南：何時、何地使用？

本文聚焦氛圍編碼的核心應(yīng)用場景，同時探討需放棄AI提示、回歸手動編碼的情形。

2025-05-19 08:13:45

氛圍編碼人工智能大型語言模型

體驗Fellou AI，告別谷歌和ChatGPT

如今，一款名為Fellou的新型瀏覽代理工具將搜索體驗提升到了新的高度。Fellou據(jù)稱是全球首款智能代理瀏覽器，它徹底改變了人們的搜索方式。以下一探究竟，看看它如何超越Google和其他瀏覽平臺！

2025-05-16 08:35:07

Fellou 瀏覽代理工具大型語言模型

xLM 崛起：為何“一應(yīng)俱全”的AI模型日漸式微？

AI大語言模型（LLM）市場已達到了成熟階段，即將通過碎片化迎來轉(zhuǎn)變。LLM時代以強大的海量數(shù)據(jù)處理能力而令人矚目，已帶領(lǐng)世界由前生成式AI（GenAI）時代邁入了生成式AI時代，并幫助個人和組織了解這項技術(shù)以及如何利用該技術(shù)為自己謀利。

2025-05-16 08:22:57

大語言模型 LLM AI

代理式AI的五級式綜合教程：從基礎(chǔ)快速響應(yīng)到全自主代碼生成與執(zhí)行

本教程專為在Google Colab上無縫運行而設(shè)計。從一個簡單的“處理器”開始（僅回顯模型輸出），你將逐步構(gòu)建路由邏輯、集成外部工具、編排多步驟工作流，并最終使模型能夠規(guī)劃、驗證、優(yōu)化并執(zhí)行自己的Python代碼。

2025-05-15 08:29:52

代理式AI 自主代碼生成智能體

全面比較幫你確定何時選擇SLM而非LLM

本文將幫助你判斷何時應(yīng)為特定問題選擇小語言模型（SLM）而非大語言模型（LLM）。

2025-05-15 08:20:01

小語言模型 SLM 人工智能

AI和語言翻譯的未來：人機協(xié)作的新時代?

最具影響力的品牌不會簡單地引入人工智能，而是會經(jīng)過深思熟慮，將其融入自身業(yè)務(wù)體系。借助技術(shù)的力量擴大業(yè)務(wù)規(guī)模，同時確保內(nèi)容在文化層面能與受眾產(chǎn)生共鳴。

2025-05-14 08:23:35

人工智能語言模型 AI

使用FastAPI和Redis Caching加快機器學(xué)習(xí)模型推理

這篇指南逐步介紹了通過緩存請求并生成快速響應(yīng)以加快模型推理。?

2025-05-14 08:16:46

?Redis 機器學(xué)習(xí)推薦模型

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro：終極推理之戰(zhàn)

本文對o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種人工智能模型進行了一系列測試，涵蓋物理謎題、數(shù)學(xué)問題、編碼任務(wù)及現(xiàn)實世界智商測試等，旨在評估它們在壓力下的高級推理能力。

2025-05-13 08:24:14

o4-mini Gemini 2.5 人工智能模型

如何使用OpenAI gpt-image-1 API生成和編輯圖像

本文將探討OpenAI公司的gpt-image-1模型的關(guān)鍵特性，以及如何使用它進行圖像生成和編輯。

2025-05-12 08:25:53

OpenAI 圖像生成多模態(tài)語言模型

從概念到云部署：使用Cursor與Heroku MCP Server構(gòu)建應(yīng)用程序

本文中，我將演示如何使用Cursor結(jié)合新的MCP集成，構(gòu)建一個簡單的SvelteKit應(yīng)用并部署到Heroku。那么，整個流程否可行又是否順暢？我打算通過實測來探究答案。

2025-05-12 08:16:49

Cursor MCP 大語言模型

生成式AI文本密碼：Transformer參數(shù)全解碼?

在本文中，讓我們來一起探索控制Transformer模型中文本生成的關(guān)鍵參數(shù)。你將了解這些參數(shù)如何影響生成文本的質(zhì)量，以及如何針對不同的應(yīng)用進行調(diào)整。

2025-05-09 08:17:02

生成式AI 文本密碼 GPT-2模型

如何在AI中成功實現(xiàn)語義分割

本指南提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來構(gòu)建有效的語義分割功能，幫助你在整個實現(xiàn)過程中做出關(guān)鍵決策并規(guī)避常見誤區(qū)。?

2025-05-09 08:02:30

語義分割人工智能 AI

何時使用Agent SDK、LangChain或CrewAI構(gòu)建你的AI智能體？

OpenAI Agents SDK是一種功能強大的輕量級框架，用于構(gòu)建基于智能體的智能AI應(yīng)用程序，最大限度地減少抽象。它是OpenAI先前的Swarm試驗版可立即投入生產(chǎn)環(huán)境的升級版，旨在簡化AI開發(fā)，同時提供靈活性和可定制性。

2025-05-08 07:54:24

AI智能體 LLM 大語言模型

模型上下文協(xié)議（MCP）能否替代HTTP？二者又該如何協(xié)作？

模型上下文協(xié)議的作用，在于定義AI模型如何跨會話與上下文（包括記憶、工具、函數(shù)、用戶偏好與系統(tǒng)指令）進行交互。?大家可以把MCP理解成一種應(yīng)用層協(xié)議，旨在幫助AI模型在結(jié)構(gòu)化的架構(gòu)模式與環(huán)境中更加智能、高效地工作。

2025-05-08 07:38:36

模型上下文協(xié)議 MCP AI模型

SmallRye大模型簡介：使用Langchain4J輕松向應(yīng)用內(nèi)引入AI服務(wù)

?對于打算用Java構(gòu)建AI智能體或者對接各類大語言模型（LLM）的開發(fā)者，一定不會對Langchain4J感到陌生。

2025-05-07 08:14:58

大語言模型 LLM SmallRye

當(dāng)人工智能脫離人類監(jiān)督：自維持系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險

當(dāng)AI網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)隨時間推移啟動自我改寫機制時，將引發(fā)何種風(fēng)險？對此類系統(tǒng)運行狀態(tài)的密切監(jiān)測將成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的核心任務(wù)。?

2025-05-07 08:07:09

網(wǎng)絡(luò)安全 AI 人工智能

使用Llama 4和AutoGen構(gòu)建一個AI智能體

我們在本文中將學(xué)習(xí)如何使用 Llama 4和AutoGen為特定應(yīng)用場景構(gòu)建AI智能體。

2025-05-06 08:23:56

Llama 4 AutoGen AI智能體

分步指南：使用Kubernetes構(gòu)建可擴展的LLM應(yīng)用程序

本指南將以分步形式，詳細介紹運用Kubernetes部署與擴展基于LLM應(yīng)用程序的全流程。深入理解人工智能應(yīng)用程序的有效擴展方法，是區(qū)分研究環(huán)境模型與生產(chǎn)環(huán)境中能輸出可執(zhí)行成果模型的關(guān)鍵所在。

2025-05-06 08:09:02

Kubernetes LLM 大型語言模型

OpenUI：從構(gòu)思到UI僅需數(shù)秒

我們在本文中將探討OpenUI為何很重要、它的工作原理以及如何使用它在短短幾秒鐘內(nèi)構(gòu)建出色的UI。

2025-04-30 08:30:48

OpenUI AI模型 UI

使用AI智能體編碼可能帶來的隱患與解決方法

本文將結(jié)合實踐經(jīng)驗，探討AI輔助開發(fā)可能造成的隱患，并提供清晰可行的規(guī)避策略。

2025-04-30 08:14:30

AI 智能體 AI輔助開發(fā)

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

?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

淺析小語言模型在增強RAG系統(tǒng)中的作用

什么是小語言模型（SLM）、它如何應(yīng)用于RAG 系統(tǒng)和應(yīng)用程序以及何時使用它而不是大語言模型。

2025-04-29 08:09:39

小語言模型 SLM RAG 系統(tǒng)

Gemma 3：采用Docker Model Runner釋放GenAI的潛力

本文將探討如何使用Docker在本地設(shè)置和運行Gemma 3，在不依賴基于云的推理服務(wù)的情況下釋放簡化的GenAI開發(fā)工作流程。

2025-04-28 08:17:12

Gemma 3 Docker GenAI

保護敏感數(shù)據(jù)：DLP中的內(nèi)容檢測技術(shù)

數(shù)據(jù)泄露的平均成本高達488萬美元！本文將介紹DLP內(nèi)容檢測如何借助AI、RegEx、 OCR等技術(shù)來保護敏感數(shù)據(jù)。

2025-04-28 08:08:14

數(shù)據(jù)泄露 AI RegEx

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

?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)

玩轉(zhuǎn)氛圍編程的13條規(guī)則

氛圍編程是一種注重流程、創(chuàng)造力和快速迭代以及技術(shù)質(zhì)量的方法。其概念由OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人Andrej Karpathy等人提出，通常涉及使用自然語言提示與大語言模型（LLM）和AI編程助手進行交互，而不是從頭開始精心編寫每一行代碼。

2025-04-27 08:06:50

大語言模型 LLM AI編程助手

微軟、AWS被曝：在建數(shù)據(jù)中心已經(jīng)停擺！DeepSeek崛起后，大量數(shù)據(jù)中心荒廢！AI瘋狂擴張時代將終結(jié)？

根據(jù)富國銀行（Wells Fargo）向 PYMNTS 分享的一份研究報告，亞馬遜AWS和微軟正暫停或放緩其數(shù)據(jù)中心開發(fā)計劃。

2025-04-25 13:54:19

AWS 微軟 DeepSeek

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