Google 的 NotebookLM（原名 Project Tailwind）并非仅仅是一个 AI 笔记工具，它是 Google 试图重新定义 “知识工作流”...

课题组的研究成果近年持续发表在国际顶级期刊如Nature Methods、Nature Biotechnology、Nature Metabolism、Natu...

可以看到，主 LLM 连续三次尝试失败；随后服务尝试使用次级 LLM，仍然失败；最终调用第三个 LLM 处理提示词并返回了我们看到的响应。

我也对学习如何构建一个LLM应用很感兴趣。如何系统工程化完成LLM应用的构建，从提示词工程最佳实践讲起，直到如何与LLM联调后，再逐步深入聊天服务、ARG服务、...

但就是这轻轻的一“加”，把深度学习从 20 层的泥潭里拉了出来，一路推到了今天 LLM 的几百层、甚至上千层。可以说，如果没有这个加法，什么大语言模型、什么生成...

3、从数学上讲就防不住 这不是找对补丁或完美过滤器的问题，这是直接烧进了LLM的工作机制里的，因为LLM训练目标就是有用、听话，所以模型本质上分不清你想让它执行...

LLM推理服务中，（Time-To-First-Token） 一直是个核心指标。用户发起请求到看见第一个token输出，这段时间越短体验越好，但实际部署中往往存...

没有Embedding，LLM就像“大海捞针”——要么找不到精准信息，要么因上下文过长导致回答混乱；没有LLM，Embedding只能返回匹配的原始文本，无法生...

在上一篇文章中，我们通过集成 SearXNG，成功让大模型“睁眼看世界”，具备了获取互联网实时信息的能力。然而，无论是 RAG（检索增强生成）还是联网搜索，本质...

准备写一些关于线性注意力的文章，对相关理论和工程(Kernel)做一些梳理，这一篇是关于基础理论的。

承接上期RAG原理，本文将深入实战：利用 Cherry Studio 构建基于 Embedding 模型的私有知识库系统，实现文档级语义理解与定制化问答能力。

在上一篇文章《AI 如何理解我们的世界？》中，我们以 Embedding（嵌入） 为核心，拆解了 AI 的底层认知逻辑 —— 它是如何捕捉 “鸟巢” 与 “狮穴...

大语言模型（LLM, Large Language Model）正在彻底改变智能体（Agent）的设计和实现方式。从简单的聊天机器人到复杂的自动化助手，基于GP...

RAG教程里说的流程是：分块、嵌入、向量搜索、生成答案。看起来非常简单，按这个思路搭了一套系统，测试没问题就上线了。但是结果出了怪事，经常会随机的失败。

大模型浪潮席卷运维领域之际，LLM Agent 既被寄予 “打破协同壁垒” 的厚望，也深陷 “过度炒作” 的舆论争议。AIOps 概念诞生多年，传统方案始终难以...

腾讯发布混元世界模型1.5，这是国内首个开放的实时互动体验平台。用户通过文字或图片即可快速生成互动世界，并能像玩游戏一样实时探索AI场景。

你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着...

LLM（Large Language Model，大语言模型） 是一种基于深度学习的人工智能模型，核心目标是理解和生成人类语言，并能完成翻译、问答、创作、代码编...

随着能够处理复杂任务的大型语言模型（LLM）的崛起，上下文工程受到了广泛关注。最初，关于这一话题的讨论大多围绕提示工程展开：为单一任务调整单个提示以获得最佳性能...