智泊AI

你有没有这种感觉？看了很多Transformer、LLM的文章，却总觉得云里雾里？今天我们来聊聊大型语言模型（LLM）中的一个核心概念——Token。 直到我彻底掌握了"T...

在自然语言处理（NLP）领域，‌Transformer模型‌因其卓越的表现能力已成为当前主导架构。 然而，随着模型参数量的持续增长，‌计算资源消耗‌与‌实时推理延迟‌逐渐成...

生物学神经元： 树突：一个神经元可以有多个树突，负责接收来自其他神经元的信号，并将这些信号传递到胞体。 细胞核：维持神经元细胞的正常代谢活动，并处理来自树突的信息。 轴突与...

01 整体视角 我们先从高层角度看一下这个模型，把它当作一个黑盒来看。在机器翻译的应用中，它接收一段源语言的句子，输出目标语言的翻译结果。 如果我们“打开”这个像擎天柱一样...

一、传统RAG的黄金时代结束了 在过去两年多，检索增强生成(RAG，Retrieval-Augmented Generation)一直是缓解大模型上下文衰减、提升知识问答准...

Agent=Al大模型(大脑)+工具(手脚)+自主行动(执行力) 它不是类似于大模型的“只懂聊天的百科”，而是“能动手办事的AI助手”，它能像真人一样拆解任务,查资料，调用...

一、Embedding模式 Embedding通过将高维数据（如文本、图像、声音等）转换为低维连续向量空间中的表示，生成称为嵌入向量的数值化形式。这些向量能够有效表征数据的...

什么是Agent？ 目前，国内很多厂商和平台将Agent翻译为“智能体”，但我想说的是，这种翻译并不完全准确。如果从最原始的词典里去查的话，Agent这个英文单词实际上是代...

RAG是什么？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提升大语言模型在回答专业问题时的...

近年来，大模型技术逐渐走进我们的生活。无论是在科技新闻里，还是在日常聊天中，总能听到它的名字。它不仅能写文章、画图、翻译语言，还能帮医生诊断疾病，甚至完成一些我们以前觉得只...

人工神经网络的生物学基础 人脑存在两个系统，“快系统”与“慢系统”: “慢系统”是我们能够有意识觉察的思维过程，依靠逻辑推理与分析； “快系统”则是无意识地运作，以惊人的速...

01 文本分割成Token 什么是Token？ Token: 单词表，大模型“推理”和“生成”的最小计算单位 Token数和单词/汉字数没有一一对应关系，以对DeepSee...

Embedding Embedding是一种将离散的非结构化数据(如文字、图像、用户ID)映射为连续向量空间的技术。 其核心是将高维稀疏数据转化为低维稠密向量，每个向量包含...

Vibe Coding Vibe Coding是一种基于大型语言模型(LLM)的AI辅助编程范式，用户通过自然语言描述需求，由A直接生成可执行代码。 其核心是“意图驱动"，...

1.什么是agent？ 定义: Agent(智能体): 指能够独立完成任务的系统。用户只需要给agent发送指令即可，agent自己思考并完成工作。 2.agent的核心特...

前段时间在AI圈掀起了一个颇具争议的话题：大模型Agent是否仅仅是精心设计的Prompt组合？ 以Manus为代表的智能Agent系统，其核心能力是否主要依赖于通过精巧的...

自然语言处理(NaturalLanguage Processing，NLP)是人工智能的一大分支领域，其主要目的是让机器理解人类的语言文字，从而执行一系列任务。 通常来说，...

一、大型模型微调的基础理论 大型语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段： 阶段一：预训练阶段 在这个阶段，大型模型会在大规模的无标签数据集上接受训练，目标是使模型掌握...

召回率对于任何 RAG 应用程序来说都是一个非常重要的指标。它虽然只是衡量检索系统为给定用户问题进行搜索或找到正确文档的能力。 但是，这会强烈影响生成的结果的好坏--无论我...

AI Agent开发框架的涌现‌，让开发者在框架选择上陷入困惑。 本文通过翻译整理项目文档，梳理了当前主流的AI Agent开发框架：LangGraph、AutoGen、C...