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大型语言模型

别再只玩ChatGPT了！OpenAI悄悄发布《构建 Agent 实战指南》 手把手教你打造智能体

别再只玩ChatGPT了！OpenAI悄悄发布《构建 Agent 实战指南》 手把手教你打造智能体
OpenAI 最近悄悄发布了一份 《构建 Agent 实战指南》 （A practical guide to building agents），简直就是一份“AI 打工人”的养成手册!今天，老司机我就带你用最接地气、最有趣的方式，把这份官方秘籍给你扒个底朝天，让你也能轻松 Get 打造专属 AI Agent 的精髓!准备好了吗?发车!等等，Agent 到底是个啥玩意儿?跟普通软件有啥不一样?咱们先搞清楚，Agent 不是你手机里那些按部就班执行命令的 App，也不是只会简单聊天的机器人。 OpenAI 给它下了个定义:Agent 是能独立自主地、代表你完成特定任务的系统。 划重点:独立自主!想想你平时用的软件，比如订票 App，你得一步步告诉它去哪儿、啥时候、坐啥舱位，它才给你结果。
4/18/2025 3:00:39 PM
AI在线
​OpenAI 发布“智能体构建实战指南”实用性文档（附文档资源）

​OpenAI 发布“智能体构建实战指南”实用性文档（附文档资源）
人工智能领域领军企业 OpenAI 近日重磅发布了一份名为“构建智能体实践指南”（"A practical guide to building agents"）的实用性文档。 这份共34页的指南旨在为产品和工程团队提供构建首个智能体系统的必要知识和最佳实践，其内容凝结了 OpenAI 从众多客户实际部署案例中获得的深刻洞察。 通过阅读本指南，开发者将能够理解智能体的核心概念，掌握何时以及如何设计、构建和安全部署智能体。
4/18/2025 12:02:38 PM
AI在线
​Gartner报告显示：2027年，任务特定AI将超越通用AI

​Gartner报告显示：2027年，任务特定AI将超越通用AI
近日，Gartner 发布了一份新报告，指出到2027年，企业将使用任务特定的人工智能模型的频率是通用大型语言模型的三倍。 报告中提到，虽然通用的语言模型在语言处理方面具有强大的能力，但在需要深入理解特定业务领域的任务中，它们的响应准确性却会下降。 因此，越来越多的企业开始关注定制化的 AI 模型，以满足其特定需求。
4/17/2025 12:01:15 PM
AI在线
基于DeepSeek推理的文本聚类

基于DeepSeek推理的文本聚类
译者 | 李睿审校 | 重楼开发人员需要开发和理解一种新的文本聚类方法，并使用DeepSeek推理模型解释推理结果。 本文将探索大型语言模型（LLM）中的推理领域，并介绍DeepSeek这款优秀工具，它能帮助人们解释推论结果，构建能让终端用户更加信赖的机器学习系统。 在默认情况下，机器学习模型是一种黑盒，不会为决策提供开箱即用的解释（XAI）。
3/31/2025 8:28:24 AM
李睿
李开复重组01.AI:拥抱 Deepseek 开源模型，挑战 OpenAI 商业模式

李开复重组01.AI:拥抱 Deepseek 开源模型，挑战 OpenAI 商业模式
前谷歌中国区负责人李开复正在调整他的人工智能初创公司01.AI 的战略，全面采用 Deepseek 的开源模型，并表示这对 OpenAI 的商业模式构成了生存挑战。 在接受《南华早报》采访时，李开复透露他的公司已放弃之前训练专有大型语言模型的策略，转而完全依赖 Deepseek 的开源产品。 他表示，Deepseek 的发布在中国引发了"ChatGPT 时刻"，带动了国内硬件和软件提供商与 Deepseek 模型的整合。
3/24/2025 10:19:00 AM
AI在线
OpenAI 发布报告：大多数GPT-4o API问题已解决

OpenAI 发布报告：大多数GPT-4o API问题已解决
3月18日，OpenAI 发布了最新的事故报告，宣布其 GPT-4o API 问题已基本得到解决。 几天前，该公司曾指出，由于用户通过 API 使用 GPT-4o 时出现响应性能下降，导致部分用户受到影响。 此次更新的报告显示，大多数用户已经恢复了正常的服务体验，但仍有少数客户的情况正在持续关注中。
3/18/2025 9:38:00 AM
AI在线
DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解

DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）推理能力的重要技术手段，特别是在需要复杂推理的任务中。 DeepSeek 团队在 DeepSeek-Math [2] 和 DeepSeek-R1 [3] 模型中的突破性成果，充分展示了强化学习在增强语言模型数学推理和问题解决能力方面的巨大潜力。 这些成果的取得源于一种创新性的强化学习方法——群组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）。
2/17/2025 10:40:20 AM
佚名
AI在这方面存在致命缺陷！专家：AI不应用于重要应用

AI在这方面存在致命缺陷！专家：AI不应用于重要应用
在当前的技术环境下，人工智能（AI）引发了广泛的讨论。 德蒙特福特大学的网络安全教授 Eerke Boiten 对此表示，现有的 AI 系统在管理和可靠性方面存在根本性缺陷，因此不应被用于重要应用。 Boiten 教授指出，当前的 AI 系统大多依赖于大型神经网络，尤其是生成式 AI 和大型语言模型（如 ChatGPT）。
1/25/2025 3:56:00 PM
AI在线
图数据库的剪枝在大型语言模型中的知识表示

图数据库的剪枝在大型语言模型中的知识表示
译者 | 李睿审校 | 重楼图数据库的剪枝通过删除不必要的信息并加以改进，可以使LLM更快、更高效，同时节省电力和资源。 大型语言模型（LLM）通过从庞大的数据集中学习复杂的语言模式，极大地推进了自然语言处理（NLP）的发展。 然而，当这些模型与结构化知识图谱（用于表示实体之间关系的数据库）结合在一起时，可能面临一些挑战。
1/15/2025 7:52:53 AM
李睿
基于阿里开源Qwen2.5-7B-Instruct模型进行多代理RAG开发实战

基于阿里开源Qwen2.5-7B-Instruct模型进行多代理RAG开发实战
译者 | 朱先忠审校 | 重楼引言大型语言模型已经展现出令人印象深刻的能力，并且随着每一代新模型的发布，它们仍在稳步改进。 例如，聊天机器人和自动摘要器等应用程序可以直接利用LLM的语言能力，因为这些LLM只要求生成文本输出——这也是该类模型的自然设置。 此外，大型语言模型还表现出了理解和解决复杂任务的令人印象深刻的能力，但是只要它们的解决方案保持“纸上谈兵”，即纯文本形式，那么它们就需要外部人类用户代表它们行事并报告所提议操作的结果。
1/13/2025 10:55:53 AM
朱先忠
TurboAttention：基于多项式近似和渐进式量化的高效注意力机制优化方案，降低LLM计算成本70%

TurboAttention：基于多项式近似和渐进式量化的高效注意力机制优化方案，降低LLM计算成本70%
随着大型语言模型(LLMs)在AI应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。 数据分析表明，GPT-4的运行成本约为700美元/小时，2023年各企业在LLM推理方面的总支出超过50亿美元。 这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心，同时也构成了主要的性能瓶颈。
12/25/2024 4:42:18 PM
Tim Urista
腾讯云 ES：一站式 RAG 方案，开启智能搜索新时代

腾讯云 ES：一站式 RAG 方案，开启智能搜索新时代
在大型语言模型（LLM）引领的革命浪潮中，搜索与大模型的紧密结合已成为推动知识进步的关键要素。 作为开源搜索引擎排名第一的 Elasticsearch（ES），结合沉淀多年的文本搜索能力和强大的向量检索能力实现混合搜索，使搜索变得更准、更全、更智能。 腾讯云 ES 多年来持续对开源 ES 的性能、成本、稳定性以及分布式架构进行深度增强优化，并在海量规模的云业务中接受考验。
12/20/2024 8:13:06 AM
黄国航
本地构建Llama 3.2-Vision多模态LLM聊天应用实战

本地构建Llama 3.2-Vision多模态LLM聊天应用实战
译者 | 朱先忠审校 | 重楼本文将以实战案例探讨如何在类似聊天的模式下从本地构建Llama3.2-Vision模型，并在Colab笔记本上探索其多模态技能。 简介视觉功能与大型语言模型（LLM）的集成正在通过多模态LLM（MLLM）彻底改变计算机视觉领域。 这些模型结合了文本和视觉输入，在图像理解和推理方面表现出令人印象深刻的能力。
12/17/2024 8:05:34 AM
朱先忠
使用 Llama 3.2-Vision 多模态 LLM 和图像“聊天”

使用 Llama 3.2-Vision 多模态 LLM 和图像“聊天”
一、引言将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合，正在通过多模态 LLM（MLLM）彻底改变计算机视觉领域。 这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的卓越能力。 虽然这些模型以前只能通过 API 访问，但最近的开放源代码选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。
12/16/2024 7:00:00 AM
二旺
五款小型多模态AI模型及其功能

五款小型多模态AI模型及其功能
译者 | 晶颜审校 | 重楼在过去几年里，我们已经见证了大型语言模型（LLM）的飞速发展，数十亿个参数的基础助力它们成为分析、总结和生成文本及图像，或者创建聊天机器人等任务的强大工具。 所有这些功能都有一些明显的限制，特别是如果用户没有足够的资金或硬件来容纳这些LLM所需的大量计算资源。 在这种情况下，小型语言模型（SLM）应运而生，为资源受限的用户提供了所需服务。
12/9/2024 8:15:43 AM
晶颜
关于 Meta Llama 3，你知道多少？

关于 Meta Llama 3，你知道多少？
2024年，对于人工智能领域来说可谓意义非凡。 继 OpenAI 推出备受赞誉的 GPT-4o mini后，Meta 的 Llama 3.1 模型亦在 . 7月23日 惊艳亮相，再一次掀起了新一轮人工智能热潮。
11/29/2024 4:55:04 PM
架构驿站
标记化在LLM中有怎样的重要作用？

标记化在LLM中有怎样的重要作用？
译者 | 李睿审校 | 重楼如今，GPT-3、GPT-4或谷歌的BERT等大型语言模型（LLM）已经成为人工智能理解和处理人类语言的重要组成部分。 但在这些模型展现出令人印象深刻的能力背后，却隐藏着一个很容易被忽视的过程：标记化。 本文将解释标记化的定义，标记化如此重要的原因，以及在实际应用中是否能够规避这一步骤。
11/28/2024 8:15:44 AM
李睿
微调大型语言模型（LLM）的五个技巧

微调大型语言模型（LLM）的五个技巧
译者 | 李睿审校 | 重楼数据质量、模型架构以及偏见缓解方面的专家建议开发人员可以掌握LLM微调来提高人工智能开发的性能和效率。 为什么微调至关重要大型语言模型（LLM）配备了处理广泛任务的通用能力，包括文本生成、翻译、提取摘要和回答问题。 尽管LLM的性能表现非常强大，但它们在特定的任务导向型问题或特定领域（例如医学和法律等）上仍然效果不佳。
11/21/2024 8:22:45 AM
李睿