BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年发布的自然语言处理模...

语言模型评测的重要性可以用一个简单的比喻来理解：就像我们不能仅凭汽车的外观和参数来判断其性能一样，我们也不能仅凭语言模型的参数数量和训练数据量来评估其实际能力。...

如果你曾想深入理解大语言模型（LLM）的 “五脏六腑”，却被框架封装的黑盒接口、复杂的源码结构劝退；如果你希望亲手实现 Transformer 的每一个组件，而...

相信大家有没有过这样的经历，急需某个操作流程，比如要找“给客户开发票”的相关信息，结果发现自己要在电脑里翻箱倒柜，从一堆命名混乱的Word、Excel里寻找那份...

检索增强生成（RAG）已成为将大型语言模型的专业知识、实时性与事实准确性相结合的经典架构。其核心思想直白而有力：当用户提问时，首先从一个庞大的知识库（如公司文档...

在工作和生活中，我们可能经常会遇到一些场景，我们在搜索引擎中输入问题寻求解决方案，返回的却是大量重复的、基础性的、甚至是商业推广的内容。无奈的反复修正我们的检索...

回顾前面几篇文章，我们分别对文生图的案例演示和RAG Query改写做了详细介绍，今天我们再趣味性的强化一下两者的应用途径，结合两个模型Qwen-Turbo和Q...

在人工智能领域，我们常常遇到两个核心挑战：如何让模型获取最新知识，以及如何让模型基于特定信息生成准确答案。RAG（Retrieval-Augmented Gen...

23年7月，老板瞄准生成式人工智能的疯口，公司开始开发ToC的生成式人工智能互联网产品。

智能体技术作为新一代人工智能的核心应用形态，正加速推动行业数字化转型和智能化升级。本报告从发展概述、关键技术、产业应用、问题挑战和发展建议五个方面深入剖析智能体...

在大模型应用开发的实践中，你们可能会遇到这样一个问题，无论单个智能体（Agent）的能力多么强大，其“独行侠”式的作业模式在应对复杂任务时往往显得力不从心。这好...

自然语言理解（NLU）作为AI智能体与用户交互的核心环节，其效果直接决定了用户体验的优劣。在NLU技术体系中，​​意图识别​​（Intent Detection...

随着AI进入Agent时代，构建语言模型的焦点正从“为提示找到正确的词语和短语”转向“什么样的上下文配置最有可能产生期望的模型行为？”这一转变标志着提示工程（P...

大型语言模型（LLM）的发展正经历一场深刻的范式转移。早期的评估和优化大多集中在单轮交互（single-turn interaction）上，即模型对孤立的提示...

随着MCP的兴起，作为大模型工具调用的“万能接口”，不少开发者误以为大模型需要“理解”MCP，今天我就系统的来跟大家聊聊模型上下文协议（MCP）与工具调用的关系...

多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是在传统文本 RAG 基础上整合视觉、听觉等多种信息源，从而提供更丰富、准确且上下...

生成式AI非但不会颠覆色情产业，反而将成为一块试金石，前所未有地凸显并放大了人类表演者所能提供的“真实性”的商业价值。AI生成的“完美”但无根的内容，因其从根本...