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共 7748 條

Agno框架介紹：用于構(gòu)建多模態(tài)智能體的輕量庫

本文將向大家介紹Agno——一款用于構(gòu)建多模態(tài)智能體的輕量化框架。其速度號(hào)稱比LangGraph快上萬倍，內(nèi)存使用量則僅為1/50。

2025-04-14 10:58:53

Agno 多模態(tài)智能體 LangGraph

量子云計(jì)算：云計(jì)算技術(shù)的未來

量子云計(jì)算，作為量子技術(shù)與云技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是一種創(chuàng)新的計(jì)算能力模型。它具備潛在解決復(fù)雜問題的能力，這些問題遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的處理范疇。?

2025-04-14 10:45:03

量子云計(jì)算量子技術(shù)云技術(shù)

云計(jì)算的未來?——量子云計(jì)算

量子云計(jì)算融合了量子力學(xué)和云計(jì)算，從而解決傳統(tǒng)系統(tǒng)無法處理的復(fù)雜問題。?

2025-04-11 10:45:19

量子云計(jì)算量子力學(xué)

AI智能體如何重塑現(xiàn)代工作流程？

AI智能體將使傳統(tǒng)的工作流程更具動(dòng)態(tài)性、自我優(yōu)化能力和智能性，從而提高效率和創(chuàng)新能力。

2025-04-11 10:10:16

AI智能體工作流程

Java家族出列：十款值得關(guān)注的生成式AI工具與框架

Python開發(fā)者獨(dú)享AI話語權(quán)的時(shí)代該結(jié)束了。以下十款高人氣Java工具，將助你將AI深度集成到Java應(yīng)用與工作流中。?

2025-04-11 08:30:39

Python Java工具生成式AI

Python實(shí)戰(zhàn)：借助Mailtrap SMTP與電子郵件API實(shí)現(xiàn)郵件發(fā)送功能

簡單郵件傳輸協(xié)議（SMTP）是一種廣泛應(yīng)用于各類應(yīng)用程序和網(wǎng)站，用于發(fā)送電子郵件的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。而 Mailtrap 則是一款專門設(shè)計(jì)的電子郵件投遞平臺(tái)，其目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)高郵件投遞成功率。

2025-04-11 08:25:36

郵件傳輸協(xié)議 SMTP Python

三大AI超能力：分類式AI、預(yù)測式AI和生成式AI

人工智能（AI）是一個(gè)潛能巨大且不斷發(fā)展的領(lǐng)域，是無數(shù)現(xiàn)代技術(shù)的核心。為了駕馭它的復(fù)雜性，將AI劃分為三個(gè)核心“家族”是大有裨益的，它們每個(gè)“家族”都有自己獨(dú)特的目的和“個(gè)性”。

2025-04-10 08:33:05

分類式AI 預(yù)測式AI 生成式AI

小型推理模型的崛起：緊湊型人工智能能否匹敵GPT級(jí)推理能力？

業(yè)界對(duì)開發(fā)更小、更高效模型的興趣日益增長-這些模型能以更低的成本和資源需求提供相似的推理能力。本文探討了這些小型推理模型的崛起、潛力、挑戰(zhàn)以及對(duì)人工智能未來的影響。

2025-04-10 08:23:11

人工智能大型語言模型 LLMs

使用人工智能幻覺評(píng)估圖像真實(shí)感?

本文提出了一種使用人工智能幻覺來評(píng)估圖像真實(shí)感的新方法，對(duì)此方法的實(shí)現(xiàn)原理進(jìn)行詳細(xì)闡述，并給出詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明。

2025-04-09 08:23:49

人工智能語言模型幻覺評(píng)估

如何使用生成式人工智能工具簡化應(yīng)用程序遷移

本文將應(yīng)用程序遷移定義為需要在新平臺(tái)上編碼的任何方法；例如，在語言和開發(fā)平臺(tái)（如Java、.Net、Python、JavaScript和PHP）之間遷移全部或部分的應(yīng)用程序或服務(wù)。

2025-04-09 08:14:03

生成式人工智能應(yīng)用程序遷移人工智能

大語言模型（LLM）是如何思考的？講講推動(dòng)下一代人工智能推理的五種途徑

大語言模型需要能夠解決數(shù)學(xué)問題、能夠調(diào)試代碼、能夠得出合乎邏輯的結(jié)論，還要能夠檢查和改正自身的錯(cuò)誤。通常而言，現(xiàn)代大語言模型的訓(xùn)練目標(biāo)往往是預(yù)測下一個(gè)詞語是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長推理的呢？?

2025-04-08 08:18:38

大語言模型 LLM 人工智能

自我修復(fù)數(shù)據(jù)管道：數(shù)據(jù)工程的下一件大事？

使用GPT-4和Python等人工智能工具在谷歌云平臺(tái)上構(gòu)建自我修復(fù)的數(shù)據(jù)管道，可以自動(dòng)檢測和修復(fù)錯(cuò)誤。?

2025-04-07 11:55:58

GPT-4 Python 人工智能

GenAI紅隊(duì)：將LLM置于網(wǎng)絡(luò)安全測試中的技巧和技術(shù)

紅隊(duì)是測試和支持網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的一種有效方法，但它仍需適應(yīng)技術(shù)的發(fā)展而不斷完善。近年來，生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）的爆炸式增長正迫使紅隊(duì)世界適應(yīng)。

2025-04-07 08:33:49

GenAI LLM 大型語言模型

我們?nèi)绾螛?gòu)建了一個(gè)LangGraph代理以確定GitOps漏洞的優(yōu)先級(jí)？

在當(dāng)今復(fù)雜的Kubernetes環(huán)境中，管理漏洞并確定優(yōu)先級(jí)很快會(huì)變得令人不堪重負(fù)。由于數(shù)十甚至數(shù)百個(gè)容器跨多個(gè)服務(wù)運(yùn)行，你如何決定先處理哪些漏洞？

2025-04-03 08:33:59

Kubernetes LangGraph LangChain

高效Python測試自動(dòng)化的七個(gè)優(yōu)秀技巧和實(shí)踐

本人長期從事Python測試自動(dòng)化項(xiàng)目工作，積累了一些獲取最佳測試效果的技巧。下文將分享7個(gè)技巧和最佳實(shí)踐，借助這些內(nèi)容，你將能夠?qū)崿F(xiàn)高效的Python測試自動(dòng)化。?

2025-04-03 08:25:26

Python 測試自動(dòng)化編程語言

如何利用人工智能和事件驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)播客推廣的自動(dòng)化

本文介紹如何使用Next.js、OpenAI的GPT和Whisper模型、Apache Kafka和Apache Flink構(gòu)建一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的LinkedIn帖子生成器。

2025-04-02 08:55:13

人工智能帖子生成器事件驅(qū)動(dòng)

為何網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)對(duì)現(xiàn)代企業(yè)至關(guān)重要?

本文將和你討論網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)是如何工作的、其重要性，以及如何使用它來保持企業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全態(tài)勢。?

2025-04-02 08:44:58

網(wǎng)絡(luò)威脅網(wǎng)絡(luò)安全 AI 驅(qū)動(dòng)

使用PyTorch和Hugging Face構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)語音識(shí)別系統(tǒng)

這篇分成多個(gè)步驟的指南介紹了如何使用PyTorch和Hugging Face構(gòu)建一個(gè)語音轉(zhuǎn)文本系統(tǒng)。

2025-04-01 09:31:34

PyTorch 自動(dòng)語音識(shí)別 ASR系統(tǒng)

模型上下文協(xié)議（MCP）開發(fā)實(shí)戰(zhàn)——構(gòu)建LangChain代理客戶端

本文首先介紹模型上下文協(xié)議（MCP）的系統(tǒng)構(gòu)架，然后基于MCP+LangChain+LangGraph組合框架開發(fā)了一個(gè)比較完整的基礎(chǔ)代理客戶端。

2025-04-01 08:38:25

模型上下文協(xié)議 MCP LLM

基于DeepSeek推理的文本聚類

本文將探索大型語言模型（LLM）中的推理領(lǐng)域，并介紹DeepSeek這款優(yōu)秀工具，它能幫助人們解釋推論結(jié)果，構(gòu)建能讓終端用戶更加信賴的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2025-03-31 08:28:24

大型語言模型 LLM DeepSeek

Django開發(fā)人員最常犯的四大錯(cuò)誤及規(guī)避建議

雜亂的依賴關(guān)系和邏輯繁重的視圖等Django錯(cuò)誤會(huì)損害可維護(hù)性。隔離環(huán)境、固定依賴關(guān)系，并將邏輯轉(zhuǎn)移到模型中有助于獲得更清晰的代碼。

2025-03-31 08:00:00

Django 開發(fā)Python

大規(guī)模AI推理再非難事：如何在Kubernetes上部署DeepSeek

在本文中，我們將共同了解如何在Kubernetes上部署DeepSeek，運(yùn)用其強(qiáng)大的AI推理模型DeepSeek-R1與Open WebUI集成以實(shí)現(xiàn)無縫交互。

2025-03-28 08:14:18

Kubernetes DeepSeek AI驅(qū)動(dòng)

AI 生成的代碼真的安全嗎？

AI 生成的代碼存在著各項(xiàng)安全風(fēng)險(xiǎn)，本文通過討論，希望能給你提供確保安全態(tài)勢的有力參考。

2025-03-28 08:00:00

AI 安全漏洞

從詞語到概念：大概念模型如何重新定義語言理解與生成

本文將探討從LLMs到LCMs的轉(zhuǎn)變，以及這些新模型如何革新人工智能理解與生成語言的方式。我們還將討論LCMs的局限性，并展望未來研究方向，以進(jìn)一步提升LCMs的效能。

2025-03-27 08:15:38

LLMs LCMs 大概念模型

邊緣計(jì)算中的SymmetricDS數(shù)據(jù)同步

邊緣計(jì)算作為一種分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)，旨在將計(jì)算與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能遷移至最為需求的位置——網(wǎng)絡(luò)的 “邊緣”。通過將此類任務(wù)部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠達(dá)成實(shí)時(shí)計(jì)算，進(jìn)而大幅度削減帶寬成本，并顯著縮短延遲。

2025-03-27 08:00:00

邊緣計(jì)算 SymmetricD 開源軟件

氛圍編碼是敏捷開發(fā)實(shí)踐，還是一種炒作？

開發(fā)人員應(yīng)當(dāng)掌握氛圍編碼的精髓，探索如何優(yōu)化敏捷開發(fā)實(shí)踐，并為非技術(shù)背景的企業(yè)家賦能，但要注意其潛在的問題。

2025-03-26 11:38:12

開發(fā)氛圍編碼人工智能

了解Portkey：可輕松編排大模型的開源AI網(wǎng)關(guān)

Portkey是一款開源AI網(wǎng)關(guān)，能夠?yàn)槎嗉褹I服務(wù)商提供統(tǒng)一API以簡化大模型編排，顯著減少在應(yīng)用程序中集成模型的障礙。除了大語言模型（LLM）之外，Portkey還支持視覺、音頻（文生音頻和語音轉(zhuǎn)文本）、圖像生成及其他多模態(tài)生成式AI模型。

2025-03-26 08:53:47

AI網(wǎng)關(guān)Portkey 大語言模型

Docker Bake：一種現(xiàn)代化的容器構(gòu)建方法

Docker Bake提供了一種功能強(qiáng)大的聲明性方法，以構(gòu)建具有并行處理、高效緩存和繼承的容器鏡像。

2025-03-26 08:00:00

Docker 容器自動(dòng)化

為什么人工智能生成的代碼不夠好？如何變得更好？

近年來，大型語言模型（LLM）迅速興起，帶動(dòng)了生產(chǎn)率的大幅提高。編程助手的蓬勃發(fā)展，數(shù)百萬個(gè)多行代碼塊通過按鍵便可輕松實(shí)現(xiàn)生成及合并。這一切就像變魔術(shù)一樣。

2025-03-25 08:14:25

大型語言模型 LLM 人工智能

Vibe Coding 來了——但你準(zhǔn)備好應(yīng)對(duì) Vibe 故障處理了嗎？

隨著生成式 AI 給開發(fā)人員的工作效率帶來??顯著提升??，到了擁抱 Vibe 故障處理的時(shí)候了。當(dāng)服務(wù)中斷發(fā)生時(shí)，只需悠閑地喝杯咖啡... 讓你的 AI-SRE 助手想辦法修復(fù)你那些 "Vibe Coding" 同事的 bug 吧。

2025-03-25 00:08:00

生成式 AI Vibe 氛圍編程

基于代理知識(shí)蒸餾技術(shù)克服文檔提取和RAG策略失敗問題

本文對(duì)代理知識(shí)蒸餾中的金字塔搜索方法進(jìn)行了深入分析，并通過實(shí)際案例展示了基于這種技術(shù)可以較好地克服文檔提取和RAG策略失敗問題。

2025-03-24 08:20:39

RAG LLM 檢索增強(qiáng)生成

從奈飛到沃爾瑪：開源Kafka的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

這些案例研究展示了Kafka擅長的四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、消息傳遞、運(yùn)營指標(biāo)和日志聚合。

2025-03-24 08:00:00

Kafka 開源企業(yè)場景

北歐初創(chuàng)企業(yè)IntuiCell發(fā)布全球首套人工智能數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)

一家北歐深度科技初創(chuàng)公司宣布在人工智能領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，成功創(chuàng)建了首個(gè)具備自主學(xué)習(xí)功能的“數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)”。

2025-03-21 14:14:01

人工智能自主學(xué)習(xí)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)

自動(dòng)化漏洞修復(fù)：從基于模板的方法到AI代理的演變

自動(dòng)化程序修復(fù)（Automated Program Repair，APR）的最新進(jìn)展使這一目標(biāo)日益成為現(xiàn)實(shí)。接下來，就讓我們來探索一下這項(xiàng)技術(shù)是如何發(fā)展的，以及它的發(fā)展方向吧。

2025-03-21 08:08:50

自動(dòng)化程序修復(fù)大型語言模型 LLM

保護(hù)LLM的身份和訪問管理解決方案IAM

確保大型語言模型（LLM）安全的一項(xiàng)關(guān)鍵措施是保護(hù)對(duì)LLM的訪問權(quán)限，以便只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問數(shù)據(jù)。

2025-03-21 08:00:00

大型語言模型人工智能安全

免費(fèi)托管Khoj：你的個(gè)人自主AI應(yīng)用程序

本文介紹了如何把你的本地LLM變成個(gè)人的自主AI應(yīng)用程序，從互聯(lián)網(wǎng)或你的文檔輕松檢索答案。

2025-03-20 09:38:50

當(dāng)敏捷團(tuán)隊(duì)遇見AI，新的實(shí)踐由此誕生

在研究中，我發(fā)現(xiàn)Deep Research的功能極富成效。在接收詳盡的研究提示詞、思考AI如何改變敏捷開發(fā)之后，它輸出了一份相當(dāng)全面的綜述報(bào)告，內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我對(duì)AI智能體的所有想象。

2025-03-20 08:25:24

AI智能體 AI驅(qū)動(dòng)人工智能

Java應(yīng)用程序的SRE最佳實(shí)踐

開發(fā)和運(yùn)營人員需要了解Java應(yīng)用程序的SRE最佳實(shí)踐，以確保高可用性、性能和可擴(kuò)展性，其中包括監(jiān)視、日志記錄、安全性等多個(gè)方面。

2025-03-19 09:04:39

Java 開發(fā)SRE

詳解RAG應(yīng)用開發(fā)幻覺檢測利器LettuceDetect?

本文全面介紹用于檢索增強(qiáng)生成（RAG）開發(fā)管道的輕量級(jí)幻覺檢測器LettuceDetect，并探討如何利用ModernBERT模型的擴(kuò)展上下文窗口構(gòu)建用于幻覺檢測的標(biāo)記級(jí)分類器。

2025-03-19 08:43:17

檢索增強(qiáng)生成 RAG 大型語言模型

GenAI代理正在變革供應(yīng)鏈管理

隨著企業(yè)尋求更具彈性和效率的解決方案，人工智能——尤其是生成式人工智能和大型語言模型（LLM）——正在成為一項(xiàng)改變游戲規(guī)則的技術(shù)。

2025-03-18 08:20:30

人工智能大型語言模型 LLM

實(shí)戰(zhàn)攻略：使用KubeMQ簡化多LLM集成流程

將多個(gè)大語言模型集成至應(yīng)用程序當(dāng)中往往是項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)，各類不同API及通信協(xié)議的協(xié)同處理，以及如何確保請(qǐng)求路由的復(fù)雜性難題往往令人望而生畏。

2025-03-18 08:00:00

大語言模型 KubeMQ OpenAI

有望重新定義語言生成技術(shù)的擴(kuò)散模型LLaDA?

在本文中，我們將詳細(xì)闡述LLaDA的工作原理、它為何重要以及它如何有望塑造下一代LLM。

2025-03-17 11:35:36

LLaDA LLM 大型語言模型

想糾正LMM犯錯(cuò)？沒用！NUS華人團(tuán)隊(duì)：最強(qiáng)o1反饋修正率不到50%

LMM在人類反饋下表現(xiàn)如何？新加坡國立大學(xué)華人團(tuán)隊(duì)提出InterFeedback框架，結(jié)果顯示，最先進(jìn)的LMM通過人類反饋糾正結(jié)果的比例不到50%！

2025-03-17 09:35:00

AI 模型數(shù)據(jù)

LLM詞元：開發(fā)者實(shí)現(xiàn)AI高效開發(fā)的入門指南

詞元（token）是影響大語言模型（LLM）性能和成本的基本單元。這篇指南探討了為什么分詞（tokenization）是實(shí)現(xiàn)AI高效開發(fā)的關(guān)鍵。

2025-03-17 08:00:00

大語言模型 AI 詞元

用好云服務(wù)，托起GenAI：從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到部署的全流程梳理

生成式AI與云技術(shù)的結(jié)合，為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和擴(kuò)展帶來了無限的可能。組織可以動(dòng)用云設(shè)施的靈活性、增強(qiáng)功能與成本效益克服擴(kuò)展問題，真正讓生成式AI成為踐行顛覆性效能的有力武器。?

2025-03-14 08:29:49

生成式AI GenAI 云服務(wù)

一文讀懂遷移學(xué)習(xí)和ASPP如何使自動(dòng)駕駛汽車的目標(biāo)檢測更加智能

自動(dòng)駕駛汽車是不能犯錯(cuò)誤的，忽視一個(gè)紅綠燈或一個(gè)行人都可能意味著災(zāi)難。但城市環(huán)境是動(dòng)態(tài)的，在這樣的環(huán)境中目標(biāo)檢測是一個(gè)大難題。

2025-03-14 08:00:00

自動(dòng)駕駛 ASPP CNNs

大型語言模型是否解決了搜索問題？

本文探討了LLM在解決搜索問題方面的固有局限性，強(qiáng)調(diào)了內(nèi)容生成和檢索效率之間的脫節(jié)。本文探討了通過復(fù)雜的索引、排序和上下文過濾方法來增強(qiáng)它們?cè)谒阉骷軜?gòu)中效用的策略。

2025-03-13 12:09:27

LLM 大型語言模型搜索架構(gòu)

你的Docker容器可能充滿了安全漏洞?

本文將討論 Docker Scout 的基本工作流，如何對(duì)其配置、以及其他特定功能技巧的演示。同時(shí)，你也可以了解到如何將 Docker Scout 集成到自己的 DevOps 工作流中。

2025-03-13 11:32:23

Docker DevOps 容器

設(shè)計(jì)彈性API以確?？蓴U(kuò)展性和可靠性的最佳實(shí)踐

API彈性需要持續(xù)學(xué)習(xí)、具有可擴(kuò)展性以及適應(yīng)新工具，以確保適應(yīng)未來形勢的穩(wěn)健系統(tǒng)可以滿足不斷發(fā)展的數(shù)字需求。?

2025-03-12 10:29:16

API架構(gòu)微服務(wù)事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)

X-CLR：通過新型對(duì)比損失函數(shù)提升圖像識(shí)別能力

AI 驅(qū)動(dòng)的圖像識(shí)別已取得重大進(jìn)展，但在模型如何解釋圖像之間關(guān)系方面仍面臨挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法依賴于嚴(yán)格的分類框架，往往忽略了反映真實(shí)世界數(shù)據(jù)的細(xì)微相似關(guān)系。

2025-03-12 10:10:21

AI 驅(qū)動(dòng)X-CLR 視覺數(shù)據(jù)

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