人工智能

2024年11月，Anthropic公司发布的模型上下文协议（MCP） ，正如同90年代USB终结外设接口乱局——它为LLM与工具/数据的对接提供了标准化解决方案。目前主要兼容Claude模型，但协议

模型越来越大，储存量和上下文窗口容量越来越高，看似所向披靡。作为SmartAI的开发者，我亲眼见证实际应用中最适用的模型不一定是最强大的，而是要最契合场景的。 就像处理博士级别的数学题时，虽然有的模型

今天我们来回顾一下**群体相对策略优化 (GRPO)**背后的数学原理，这是 DeepSeek 强大推理能力的核心强化学习算法。我将一一分析 GRPO 的工作原理、关键组成部分，以及它为何能颠覆大型语

当我们着手打造商用AI代理时，通常会遇到以下一些问题： 在众多平台和工具中，我应该选择哪一个？是 Coze、Dify 还是 LangGraph？或者是自己开发一套系统？ 在开发过程中有哪些关键的注意事

春节期间，AI 界热闹非凡，到处都是关于 DeepSeek 的报道。大家都知道，训练好的模型通常需要昂贵的专用 GPU，这对很多想试试微调技术的人来说，真是一道门槛。 好消息来了：你完全可以用免费的

现在，大家用手机的时间越来越长，对隐私安全的关注也越来越高。各大厂商也在琢磨，怎么才能让大模型直接跑在手机上。这几天写文章时，发现不少小伙伴都在问：怎么在手机上部署 DeepSeek？ 既然大家都感兴

有小伙伴私信我，DeepSeek-R1能用来搭建 RAG（检索增强生成）系统吗？答案是绝对可以！ 春节前夕，我们接到了业务方的紧急任务，需要探讨如何将 DeepSeek-R1 快速集成到即将上线的项目

DeepSeek推出的LLM推理新策略 DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学

到目前为止我们构建了一个生物医学聊天Agents的原型！不过需要说明的是，这个应用程序目前仅限于一个概念验证（PoC）的范围，实际部署到生产环境之前，还有一些需要解决的局限性和问题。

我们已经完成了基于PubMed的AI Agents应用后端部分的构建，包括数据持久化和向量化的实现。 我们测试了到目前为止构建的所有后端组件的协作情况。

我们使用 metapub 库构建了文献摘要检索API。 我们利用 LLM 优化了使用人员的自然语言查询，从而提高了检索到相关结果的概率。 在接下来的部分，我重点讨论如何将检索到的文献摘要保存到数据库中

这是一系列四篇文章，我将带你从零开始，逐步构建一个基于RAG技术的Streamlit应用——PubMed筛查器。它结合了ChatGPT和PubMed数据库，能帮助你从生物医学研究摘要中快速获取关键信息

最近几天，我收到了不少读者的私信，他们都在讨论AI Agents在各种不同场景下的应用。交流中我发现，许多朋友对AI Agents和Agentic AI这两个术语的定义及其区别似乎有些模糊。这两个听上

在讯飞工作的一年里，我在构建AI Agent方面积累了丰富的经验，这些经验来自于我与工程师和用户体验设计师的紧密合作。我们的目标是为客户提供一个平台，让他们可以使用我们的AI Agent-一款标准数据

假设你是一名业务分析师，正在分析公司上个季度销售额下降的原因。你输入一个自然语言问题到数据库中：“为什么上个季度的销售额下降了？” 你理想中的情况是，AI系统可以马上给出一个丰富、有价值的答案，将所有

并结合实际开发 RAG（检索增强生成）系统的经验，本文将介绍论文中提到的七个失败点，以及开发 RAG 流程中经常遇到的另外五个常见问题。

在现有市场上，使用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的应用中，我们发现未经处理的“幻觉”问题仍然非常严重。为了解决这个问题，我在实际操作中对四个公

在使用检索增强生成（RAG）技术的过程中，我们面临一个共同的挑战：缺乏有效的方法来客观评估RAG的搜索效果。与所有机器学习模型相同，在RAG技术投入日常使用之前，我们必须对其性能进行严格的测试和监控。

7月23日，Meta公布了它的人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。这次更新推出了三种不同的版本，其中包括了Meta迄今为止最高级的人工智能模型。重要的是，Llama 3.1依旧是开

在我准备这篇文章之前，许多朋友向我询问关于选择开源LLM的建议，希望了解哪一款更加适合他们的项目。因此，我决定撰写一篇文章，介绍在选择开源大型语言模型前，需要考虑的十个关键因素。