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5天前
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🥺单智能体总是翻车?可能是你缺了这份LangGraph多Agent架构指南
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。这好比让一位程序...
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6天前
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🌟RAG多轮对话场景攻坚:如何实现低延迟高准确率的语义理解?
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)与槽位...
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7天前
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🌈提示工程已过时?上下文工程从理论到实践的完整路线图
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(Prompt ...
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17天前
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🔥图片搜索文本,语音检索视频?多模态RAG的跨模态检索能力
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、准确且上下文相关的回答...
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18天前
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🌈从实验室到生产线:LLM工程师必须掌握的八大实战技能
很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。认为写好prompt就够了,可当你去面试AI产品经理岗位时,你才会发现远不止“写提示词”这么简单。对于企业生产级系统要求工程化...
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19天前
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🍇Embedding模型怎么选?一文解决RAG应用中最头疼的难题
Embedding模型是大型语言模型(LLM)的核心,负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示,从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding模型,RAG...
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21天前
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🌈破解数据瓶颈!看AI Agent如何让人人成为数据分析师
2025年,商业智能(BI)正经历由AI Agent驱动的根本性变革。传统BI工具从被动的数据展示平台,逐渐演变为能够自主感知、推理、规划并执行任务的主动决策伙伴。本次分享...
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23天前
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🚀多模态AI的未来已来:一文读懂VLM的工作原理、优化与挑战
随着AI大模型的迅速发展,深入理解视觉语言模型(Vision-Language Model, VLM)的技术内核与发展现状是至关重要的。VLM标志着多模态人工智能的一个重要...
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24天前
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🖼️解密大模型工作链:从输入处理到输出生成的每一个环节
你有没有想过,当我们向Deepseek提问时,为什么大模型能识别你的内容并找出你想要的答案,这个看似简单的交互背后,实际上经历着从数据预处理到深度学习推理的复杂技术流程。今...
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26天前
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⭐超越CNN与RNN:为什么Transformer是AI发展的必然选择?
当我们在欣赏交响乐时,我们不会只关注某一种乐器的声音,而是感受整体和谐——小提琴的悠扬、大提琴的深沉、长笛的清脆,这些声音相互呼应,共同编织出动人的旋律。在AI的世界里,T...
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27天前
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🎉7.6倍训练加速与24倍吞吐提升:两项核心技术背后的大模型推理优化全景图
在大语言模型(LLM)的推理过程中,Attention机制是计算和内存消耗的主要瓶颈。FlashAttention和PagedAttention作为两项革命性优化技术,分别...
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28天前
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🙋♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
在人工智能领域,Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构,更是深入理解现代大模型系统的关键。今天我将通过结...
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29天前
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🌟大模型为什么产生幻觉?预训练到推理的漏洞全揭秘
随着大模型迅猛发展的浪潮中,幻觉(Hallucination)问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉,指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。因...
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1月前
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🚫万能Agent兜底:当规划缺失工具时,AI如何自救
在多智能体协作调度场景中,尽管存在诸如层级指挥、嵌套模式、转交模式和群聊模式等多种实现方式,但层级指挥模式仍是生产环境中最常用的方式。该模式通常由主代理生成任务拆分,调度工...
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1月前
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🍬传统工程师转型:智能体架构师的技能图谱
随着大语言模型(LLM)的 AI 智能体正在快速发展,逐渐超越传统对话式 LLM 的能力边界。这些智能体的强大功能依赖于多个组件的协同工作。今天我将带大家深入探索 AI 智...
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1月前
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⚠️Embedding选型指南:五步搞定数据规模、延迟与精度平衡!
在实际应用项目开发中,如何高效、精准地处理文本检索和相似性匹配已成为关键问题。不同的嵌入(Embedding)技术有各自的优缺点和适用场景,正确选型能够显著提升系统性能与效...
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1月前
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🚀从零构建AI智能体:九大核心技术拆解与落地建议
今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术,这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架,涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流...
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1月前
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🌈多感官AI革命:解密多模态对齐与融合的底层逻辑
多模态学习模拟人类认知过程——例如描述电影时,我们不会孤立地评价画面或音乐,而是综合视觉、听觉和剧情信息形成整体感受。但是,这要求模型从单模态处理(如仅分析图像或文本)进化...
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