LLM 专栏

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总而言之，大型语言模型的未来，不仅取决于我们能构建多大的模型，更取决于我们能以多快的速度、多低的成本、多高的效率去运行它们。推理优化，正是这场通往通用人工智能道路上，至关重要且充满挑战的征途。

大语言模型的训练，不仅仅是一个技术过程，更是人类智慧的结晶与传承。我们通过数学的语言，让机器学会了理解世界的方式；通过算法的力量，让人工智能获得了思考的能力。这个过程既充满挑战，也充满希望。

当要求大型语言模型(LLMs)在1-50范围内生成"随机"数字时，它们表现出明显的偏向性，特别是对数字27的强烈偏好。

项目地址：https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary 系列文章 LLM 系列（一）：发展历程篇 LLM 系列（二）：基础概念篇 LLM 系列（三

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前言 在构建智能对话系统时，保持对话上下文的连贯性是提升用户体验的关键。Spring AI 框架提供了强大的 Chat Memory 机制，支持多种存储方式来持久化对话历史。本文将深入解析 Sprin

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神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式

在人工智能快速发展的今天，我们正站在一个关键的十字路口。随着大语言模型和智能体技术的突飞猛进，如何让这些智能体之间实现高效协作，以及如何让它们与外部数据源和工具无缝连接，已成为制约AI应用大规模落地的

作为 java 开发者来说，AI 时代可能是继 web 时代再一次起飞的时机，相比于 python 来说，Java 在企业级、大规模应用工程化上面积累的的优势还是非常大的