在垂直领域大模型应用中，数据质量缺陷与生成幻觉如同两座难以逾越的技术冰山。本文以开源项目Chinese-LLaMA-Alpaca为例，系统解析如何通过可信度标记...

推理模型是当前生成式AI的主流热点，带火了一个热词（buzz word）叫 test time compute，咱们就先从它谈起。

大模型（LLM）时代的知识引擎革命、技术的突破性进展，正在重塑知识管理与应用的范式。从海量非结构化数据中提炼结构化知识，实现精准

在人工智能发展的历史长河中，符号逻辑和神经网络一直如两条平行线，难以交汇。然而，2024年春节，DeepSeek发布的推理大模型R1揭示了一个令人惊叹的技术突破...

如果你一直在跟着Fanstuck博主的脚步探索AI大模型的相关内容，从最初的大模型Prompt工程解析，DeepSeek全面解析，到实际的私有化大模型开发部署，...

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是人工智能领域的重要技术之一，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等场景。然而，传统知识图谱构建依赖大量人工...

大模型驱动的智能知识引擎通常采用分层架构，主要包括数据层、模型层、服务层和应用层，我觉得这种架构设计能够清晰地划分各层的功能，便于系统的扩展和维护。

多模态数据融合是当前人工智能（AI）研究的热门领域，涉及文本、图像、音频、视频等多种数据类型的集成。随着大型语言模型（LLM）和多模态大模型（如GPT-4V、B...

黄教主背后是三个S曲线，illustrate 的是大模型三个阶段的“做大做强”的 scaling 接力赛，颇显挖山不止的愚公移山精神。

引言：之前写了一篇《DeepSeek 核心技术大解密》，当时因为时间关系没有进一步串解各技术创新亮点。最近再细致研读论文并在原来的基础上做了细化，特别是结合每个...

在大模型后训练中，像deepseek R1那样交替使用监督微调（SFT）和强化学习（RL），而非单一依赖 RL 或蒸馏，背后的核心逻辑如下。

A: DeepSeek R1 采用了四阶段的训练流程，包括两个强化学习（RL）阶段和两个监督微调（SFT）阶段 (DeepSeek-R1的四个训练阶段 - 蝈蝈...

腾讯云AI代码助手 + VScode 用起来真爽呀，很丝滑，功能也全面，可以生成代码、生成测试、生成文档、代码评审、解释代码、修复代码.......在引入 de...

大模型的发展根植于人工智能的漫长演进历程，其起源可以追溯到 20 世纪中叶人工智能研究的初期阶段。在那个时期，人工智能主要聚焦于逻辑推理和专家系统的构建 ，专家...

- 传统 RPA：依赖工程师编写脚本或流程图（如 UiPath 的拖拽式设计器），需精准定义每一步操作逻辑，如同教机器人跳格子，容错率低。 - LLM Agen...

在人工智能技术快速发展的今天，呼叫智能体（AI Call Agent）作为智能客服领域的核心应用之一，正逐渐改变企业与用户的交互方式。它不仅能够实现传统呼叫中心...

在数字化时代，政务服务不断寻求创新和突破，以提高效率、优化服务体验。大模型外呼技术作为一种新兴的技术手段，正在为政务服务带来深刻变革。本文将详细介绍外呼技术的原...

如果你一直在跟着博主的脚步探索AI大模型的相关内容，从最初的大模型Prompt工程解析，到实际的开发部署，再到深入NL2SQL、知识图谱大模型和ChatBI等更...