智泊AI

多模态RAG的实现路径可分为两类：直接表示法与间接表示法。 在RAG架构中，系统需依次完成检索召回与内容生成两个核心环节，这一结构在多模态RAG中同样成立；相较于文本RAG...

我就是那种扔在人堆里找不着的普通本科生，二本院校，学的是万金油似的工商管理，没什么硬核技能，毕业就跟着大流进了家小公司做行政，每天复印文件、整理报表、应付各种杂事，混了大半...

我做后端开发五年，说得直白点，就是天天跟CRUD死磕，偶尔优化下接口性能、排查下线上bug，日子过得像上了发条的钟，稳是稳，但越往后越慌。 尤其是去年，公司业务收缩，我们组...

Embedding模型是连接自然语言与算法系统的枢纽。‌ 任何接触过RAG技术的从业者，都耳熟能详“Embedding嵌入模型”这一术语，但真正深入理解其价值的人却寥寥无几...

智能体（Agent）与工作流（Workflow）正日益成为连接大模型、工具与真实业务场景的关键枢纽。业务落地的实现，始终依赖于规范化的流程体系，而Agent则为这一流程体系...

在构建 RAG 应用时，一个常见的认知偏差是将整个流程简化为：“把文档切分后存入向量库，再做语义检索”。 在原型验证阶段，这种仅依赖向量相似度的方案往往效果不错。然而，一旦...

Google 在 2025 年 6 月推出 Gemma 3n 时，技术圈的反响截然两极。 工程团队为其在移动端的极致轻量化折服——2GB 内存即可运行 80 亿参数模型，多...

语义理解是模型的根基能力，语义检索则是一种特定的检索方法。 尽管语义理解和语义检索常被提及，但许多人仍未能清晰辨析二者之间的异同、内在关联及其实际应用场域。 在大语言模型的...

在构建智能体或 RAG 系统时，一个关键瓶颈始终存在：用户用自然语言表达的需求，与系统底层的执行逻辑之间，往往隔着一道难以跨越的沟壑。 当用户脱口而出：“我电脑连不上网了。...

本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。 随着大语言模型技术的迅猛演进，推理...

“多模态”中的“模态”（modality），即指各类数据形式或信息来源。在多模态大模型中，典型模态涵盖以下类别： 更多AI大模型学习视频及资源，都在智泊AI。 文本模态‌：...

知识库系统作为大模型应用的关键模块，始终保持着与大模型的解耦特性。 此前文中曾探讨过知识库的构建困境，不少读者反馈内容空泛、缺乏实操价值。 构建知识库，从来不只是工程实现的...

一、引言 在 Agent 系统的构建过程中，随着系统演进，其复杂度往往持续攀升，进而显著增加管理与扩展的难度。典型挑战包括： 工具调用数量激增‌，致使选择机制的错误率显著上...

大家都知道AI计算，特别是模型训练与推理环节，核心依赖于并行计算架构。 在AI的底层算法中，诸如矩阵乘法、卷积运算、循环结构以及梯度反传等关键操作，均需调动成千上万块GPU...

无论是语言模型还是推荐大模型，基于强化学习的偏好对齐已成为其训练流程中不可或缺的关键环节。 本文将系统梳理强化学习在大模型中的实践路径：首先阐明其核心机制与主流算法，继而聚...

AI Agent、Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——当前，智能体已成为技术语境中的高频词汇。然而，究竟何为智能体？我们又...

如今，AI Agents（智能体）一词充斥于各类讨论之中，然而新兴技术的演进常伴生术语的模糊、预期的虚高，以及所谓“权威”所制造的迷雾。本文旨在穿透智能体领域泛滥的浮躁与包...

AndrejKarpathy前几天发了一篇2025年LLM年度回顾。他是OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监，也是全球最有影响力的AI研究者之一。这篇文章里有6个观点，...

LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种用于微调大型语言模型(LLM)的高效方法，能够在不大幅增加计算资源的情况下，让模型快速适应新任务或新领域。 1.背景...

为什么很多项目在Demo演示的时候堪称惊艳，但到真正的企业化落地时却总是翻车？ 背后的问题究竟是什么？我们今天一起来看看！ AI Agent 存在的问题 从模型层面看，核心...