大模型

多智能体（Multi-Agent）系统正在成为 AI 应用的新趋势。Google 提出的 Agent-to-Agent (A2A) 协议为不同 AI 代理间的协作提供了标准化通信方案。

MCP是由 Anthropic 在 2024 年发布的开放标准协议，旨在为 AI 应用提供一种“USB-C 接口”式的通用连接方案。

作为一个开源平台，Ollama 允许用户在本地机器上轻松设置和运行 LLM，简化了整个流程，使得本地部署语言模型变得更加可行和高效。

xAI公司的Grok-2，在聊天、编码和推理能力上显著提升，为人工智能领域带来了新的活力。在技术迭代快速的今天，Grok-2的推出不仅是对现有AI模型的一次全面升级，也是对智能技术应用潜力的一次挖掘。

LlamaIndex 与 LangChain以其独特的光芒照亮了定制化 AI 应用的开发之路。本文将带您穿梭于这两个框架的星际之间，探索它们如何助力开发者点亮个性化智能助手的星光。

本文将带您走进一个由LlamaIndex驱动的奇妙世界，探索如何将静态的PDF文档转化为动态的知识图谱，让数据不仅仅是数据，而是能够讲述故事、揭示联系的活生生的实体。

Llama-3.1和Mistral Large-2，这两大 AI 巨头以其前所未有的计算能力和复杂性，正引领着智能算法的新浪潮。本文将带您深入了解这两个模型的细节，比较它们独特的特点和性能。

Meta 的 Llama 3.1，携带着 4050 亿个参数的庞大身躯，以其卓越的准确性、速度和多模态能力，正引领我们进入一个全新的 AI 时代。

在深度学习的世界里，Transformers 以其独特的自注意力机制，开启了理解序列数据的全新篇章。本文将带您深入探索自注意力与多头自注意力之间的奥秘，赋予机器以前所未有的语言理解和生成能力。

本文将揭示 Graph-RAG 的神秘面纱，这是一种突破传统的技术，它将知识图谱的严谨结构与 RAG 的动态生成能力相结合，为我们提供了一种全新的理解和推理复杂数据的方法。

随着大模型日益庞大和复杂，如何精准地服务于个性化用户体验，成为了一个亟待解决的难题。本文分享Google研究团队的新创想USER-LLM，一个通过用户嵌入高效上下文化，释放LLM全部潜能的革命性框架。

随着数据量的爆炸式增长，如何快速精准地从海量文档中检索出有价值的信息成为一个巨大的挑战。本文将带您走进Pinecone向量数据库的世界，结合RAG模型，实现对自定义文档的高效查询。

Coze 通过极具革命性的可视化编程方式，使人人人都能像搭建乐高积木一样轻松便捷地开发 AI 应用，直接在拖拽连接的节点中定制你的 AI 流程。本文将一步步带您掌握 Coze 工作流的基础用法。

本文将带你走进 LLM 的自回归解码世界，揭示其推理过程中的两个关键阶段：预填和解码。让我们一同揭开这层神秘的面纱，探索智能生成的奥秘。

本文将探索如何通过自动化人类反馈，利用AI自身的进化来指导和优化学习过程，开启一种全新的可能性，这不仅有望突破现有限制，更可能重塑我们对未来智能的理解。

大语言模型（LLM）革新了从市场营销到客户支持的各个行业。LLM 理解和处理人类语言的卓越能力使它们能够制定回应并加速各个领域的工作。本文将深入探讨优化 LLM 性能的必要性以及有效实现此目标的方法。

AI 的局限性，尤其是在学习能力上，提醒我们它们与人类智能的本质差异。本文将深入探讨这一主题，揭示 AI 在固定学习与推理能力上的局限，以及它们如何通过上下文学习实现自我超越。

DeepSpeed的诞生优化了深度学习模型的训练和推理过程，更以创新的四大支柱技术，为AI的未来铺平了道路。本文深入探讨DeepSpeed如何重新定义深度学习的可能性，以及它对整个AI行业的深远影响。

本文将带你深入探索 LLM 超参数的世界，揭示它们如何影响模型的表现，并指导你如何通过精细调整，让模型的输出更加符合你的期望。让我们一起启程，揭开超参数调优的神秘面纱，解锁 AI 模型的无限潜能。

Llama 3以其卓越的语言理解和生成能力，为开发者和普通用户带来了前所未有的体验。本文将为您提供Llama 3的全面概览，从其架构、性能到未来的发展方向，让您一文了解这一革命性大语言模型的所有要点。