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共 7748 條

DeepSeek級AI？訓練自己的推理模型僅需七個步驟

DeepSeek的R1模型在不需要人類反饋的情況下就能進行更深思熟慮的推理，已顛覆了大語言模型（LLM）領(lǐng)域。這一重大突破背后的關(guān)鍵是群體相對策略優(yōu)化（GRPO），這是一種幫助模型自主開發(fā)推理能力的強化學習技術(shù)。

2025-03-11 08:37:42

DeepSeek 大語言模型 LLM

六種LLM定制開發(fā)基本策略：提示工程、解碼策略、RAG、代理、微調(diào)和RLHF

本文將歸納對比LLM定制開發(fā)常用的六種基本策略，包括提示工程、解碼策略、RAG、代理、微調(diào)和RLHF。

2025-03-11 08:00:00

LLM 開發(fā)深度學習

安全手冊：依托DeepSeek與AI可解釋性預防銀行欺詐

隨著數(shù)字銀行與在線交易的興起，欺詐檢測必須不斷發(fā)展才能始終領(lǐng)先于欺詐者。傳統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)已不再可靠，AI驅(qū)動的欺詐檢測講成為新的、最強大的解決方案。

2025-03-10 08:34:39

DeepSeek AI 機器學習

十個開源工具讓你的編程“游戲”更加強大

從VS Code到Tauri，這些開源開發(fā)工具簡化了工作流程，自動化了重復任務(wù)，并提升了不同技能水平的開發(fā)人員的編碼效率。

2025-03-10 08:00:00

開源 VS Code 開發(fā)

無服務(wù)器AI代理搭建：生成冷郵件助力求職者獲取理想工作

本指南將指導你使用Langbase的無服務(wù)器內(nèi)存代理，構(gòu)建冷郵件生成器代理，從而實現(xiàn)整個冷郵件撰寫流程的自動化。

2025-03-07 08:31:02

冷郵件 LLMs 大語言模型

基于BLIP-2和Gemini開發(fā)多模態(tài)搜索引擎代理

在本文中，我們將通過解釋BLIP-2的架構(gòu)、損失函數(shù)的工作方式及其訓練過程來對它展開詳細探索。我們還提供了一個實際用例，該用例結(jié)合了BLIP-2和Gemini兩種模型，以創(chuàng)建一個多模態(tài)時尚搜索代理，該代理可以幫助客戶根據(jù)文本或文本和圖像組合提示找到最佳服裝。

2025-03-06 08:50:44

BLIP-2 Gemini 人工智能

用開源框架Chipper解鎖本地AI：無需云或API密鑰即可構(gòu)建RAG應(yīng)用

開源框架Chipper。無需單獨處理文檔分塊、向量數(shù)據(jù)庫、大模型集成和UI設(shè)置，Chipper將幫助用戶在幾分鐘內(nèi)在本地機器上建立起獨立的RAG系統(tǒng)。

2025-03-05 08:57:55

Chipper RAG系統(tǒng)檢索增強生成

詳解SQL數(shù)據(jù)庫類型及選型技巧

在數(shù)據(jù)世界中，選擇正確的SQL數(shù)據(jù)庫可以決定組織成功與否。

2025-03-05 08:30:00

SQL 數(shù)據(jù)庫關(guān)系數(shù)據(jù)庫

如何使用模型上下文協(xié)議構(gòu)建自定義工具

模型上下文協(xié)議（MCP）在人工智能開發(fā)領(lǐng)域變得越來越重要，它可以實現(xiàn)人工智能模型和外部工具之間的無縫集成。本指南將探討如何創(chuàng)建MCP服務(wù)器，通過自定義工具實現(xiàn)增強人工智能功能。

2025-03-04 08:42:19

模型上下文協(xié)議 MCP 人工智能

使用Rust構(gòu)建高性能機器學習模型

Rust提供了無與倫比的速度和內(nèi)存安全。使用Linfa庫，開發(fā)人員可以高效地實施線性回歸和k-means聚類等任務(wù)。

2025-03-04 08:00:00

機器學習 Rust 開發(fā)

在分布式系統(tǒng)中，使用OTEL、Jaeger和Prometheus監(jiān)控服務(wù)

本文將OTEL、Jaeger和Prometheus相結(jié)合，在分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)更快、更集中的可觀察性，從而快速排除故障。

2025-03-03 08:00:00

分布式系統(tǒng)監(jiān)控服務(wù)Prometheus

詳解AI代理的內(nèi)部工作機理

我們在本文中將剖析代理的結(jié)構(gòu)、探究其協(xié)作，并深入研究將它們擴展到強大的、相互關(guān)聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)所需的基礎(chǔ)設(shè)施。

2025-03-03 07:54:51

人工智能基礎(chǔ)模型 AI代理

如何安全地使用第三方應(yīng)用程序訪問DeepSeek

對于開發(fā)人員、團隊和企業(yè)來說，QodoGen是理想的選擇，它提供了企業(yè)級的安全性以及無縫的IDE集合體驗。另一方面，如果你更喜歡基于Web的快速訪問，Perplexity AI則提供了一種無需安裝即可輕松使用DeepSeek-R1的方式。

2025-02-28 17:03:43

DeepSeek 安全 QodoGen

關(guān)于生成式人工智能訓練的綜合指南

本指南分解了訓練生成式人工智能模型的逐步建立過程，包括預訓練，微調(diào)，對齊和實際考慮因素。

2025-02-28 08:31:26

人工智能大語言模型 LLM

大語言模型響應(yīng)結(jié)果的可靠性分析實戰(zhàn)

本文將對直接提問和檢索增強兩種方案生成的大語言模型的響應(yīng)結(jié)果生成可信度或可靠性分數(shù)展開對比評估。

2025-02-28 08:00:00

大語言模型 DeepSeek 機器學習

2025年2月五大優(yōu)秀大語言模型

某些LLM尤其因突破AI能力邊界而脫穎而出：GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Grok 3和DeepSeek R-1。它們各領(lǐng)風騷，優(yōu)勢鮮明：從多模態(tài)理解、空前長度的上下文處理，到透明推理和開源創(chuàng)新。

2025-02-27 07:48:25

大語言模型 LLMs GPT-4o

深入探索“影子AI”對當代組織的潛在威脅

影子AI問題日益突出，其背后的安全、道德、隱私和法律風險值得深思。

2025-02-26 08:00:00

影子AI 人工智能 ChatGPT

代理AI是AI發(fā)展的新前沿

最近，代理人工智能（Agentic AI）已悄然的興起，它雖然沒有遇到同樣的炒作，但是很可能會徹底改變不同行業(yè)，并推動產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

2025-02-26 07:55:14

生成式人工智能 GenAI Agentic AI

深度圖解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)

本文將通過一個基本實例并結(jié)合大量圖示來深入探索現(xiàn)代人工智能中最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)。

2025-02-25 10:50:11

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)神經(jīng)元

大語言模型：表面的推理能力背后是出色的規(guī)劃技巧

大語言模型是否真的具備推理能力，還是僅僅在規(guī)劃方面特別出色？這個差異雖然細微，卻對理解 LLMs 的本質(zhì)至關(guān)重要。

2025-02-25 09:49:12

大語言模型 LLM 推理

構(gòu)建一個完全本地的語音激活的實用RAG系統(tǒng)

RAG（檢索增強生成）是一種將外部知識用于額外上下文以饋入到大語言模型（LLM），從而提高模型準確性和相關(guān)性的技術(shù)。這是一種比不斷微調(diào)模型可靠得多的方法，可以改善生成式AI的結(jié)果。

2025-02-24 08:39:08

RAG 檢索增強生成大語言模型

使用共享神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴展機器學習模型

本文通過介紹共享編碼器架構(gòu)，將微調(diào)模型與共享編碼器分離，從而實現(xiàn)規(guī)模部署。

2025-02-24 08:00:00

機器學習 ML 架構(gòu)

如何使用Java設(shè)計一套多智能體系統(tǒng)

我們將構(gòu)建一款響應(yīng)式應(yīng)用（對來自用戶的輸入做出響應(yīng)），幫助人們規(guī)劃自己的完美假期。此智能體將根據(jù)用戶指定的餐食、海濱和活動需求，在指定的國家/地區(qū)內(nèi)推薦最佳城市。

2025-02-21 08:17:13

Java ChatGPT AI智能體

借助AI工具和版本控制實現(xiàn)代碼庫改進與重構(gòu)

隨著時間的推移，代碼庫有可能會變得混亂且難以管理。造成這種狀況的原因包括快速修復（quik fixes：指當開發(fā)者面臨時間壓力時，他們經(jīng)常會采用快速修復的方式來解決問題，例如臨時性解決方案、不完整的修復或缺乏整體考慮，這些均會導致代碼出現(xiàn)問題）、過時的功能或者僅僅是沒有充足的時間來清理代碼。

2025-02-21 08:00:00

人工智能代碼審查技術(shù)債務(wù)

六大訣竅幫你釋放擴散模型的創(chuàng)造力

本文將介紹提升擴散模型質(zhì)量的六種方法，從而幫助終端用戶達到畫家級的精準作圖水平。

2025-02-20 10:14:04

擴散模型 DALL-E模型 Imagen模型

十個助力數(shù)據(jù)導航的小眾Python庫

本文介紹了每個數(shù)據(jù)科學家都應(yīng)該知道的10個鮮為人知的Python庫。

2025-02-20 10:13:54

Python 數(shù)據(jù)導航數(shù)據(jù)科學家

一文說清楚分布式思維狀態(tài)：由事件驅(qū)動的多智能體系統(tǒng)

本文聊聊事件驅(qū)動型設(shè)計如何協(xié)調(diào)多個AI智能體，進而建立起高效、可擴展的推理系統(tǒng)。

2025-02-19 10:49:24

事件驅(qū)動 AI智能體大語言模型

系統(tǒng)零停機的分階段遷移策略

對于企業(yè)來說，軟件遷移在所難免，但干凈利落的執(zhí)行對于避免未來出現(xiàn)的回滾或回填等混亂局面至關(guān)重要。本文將介紹一系列確保軟件順利遷移的技巧。

2025-02-19 10:17:39

軟件遷移分布式系統(tǒng)系統(tǒng)零停機

OpenAI揭示o3的推理過程，以彌合與DeepSeek-R1的差距

OpenAI公司推出o3-mini推理模型，展示了更詳細的思維鏈軌跡，并希望以更透明的方式彌合與顯示其全部思維鏈的DeepSeek-R1的競爭差距。

2025-02-18 08:15:03

o3-mini OpenAI DeepSeek

不可信任的人工智能：如何處理數(shù)據(jù)中毒？

你在信任你的人工智能助手之前應(yīng)該三思而后行，因為數(shù)據(jù)庫中毒會顯著改變其輸出。

2025-02-18 08:00:00

人工智能數(shù)據(jù)集安全

大模型前綴緩存技術(shù)，有望將服務(wù)成本降低90%

大模型應(yīng)用程序中的提示詞重復率高達70%。前綴緩存機制能夠?qū)⑼评沓杀窘档瓦_90%，顯著優(yōu)化性能并節(jié)約資金。

2025-02-17 10:49:49

大模型前綴緩存 ChatGPT

如何將機器學習模型部署到生產(chǎn)環(huán)境？

本文介紹了如何將模型從開發(fā)環(huán)境部署到生產(chǎn)環(huán)境。

2025-02-17 08:00:00

機器學習開發(fā)Docker

改進云基礎(chǔ)設(shè)施以實現(xiàn)通用人工智能AGI?

為實現(xiàn)通用人工智能（AGI），需要改進云基礎(chǔ)設(shè)施，包括提升計算能力、優(yōu)化算法、實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理以及提高能效。?

2025-02-14 16:08:19

通用人工智能 AGI 云基礎(chǔ)設(shè)施

從零到規(guī)模化的 AWS 無服務(wù)器（AWS Serverless）之旅?

AWS 無服務(wù)器架構(gòu)能夠輕松實現(xiàn)從零到峰值的擴展，借助 DynamoDB 和 Lambda 等工具，可以為數(shù)據(jù)處理和實時工作流構(gòu)建成本高效且自動擴展的應(yīng)用程序。?

2025-02-14 15:36:05

AWS 無服務(wù)器 Serverless

分布式系統(tǒng)中的冪等性：何時以及為何重要?

本文探討了分布式系統(tǒng)中的冪等性問題，闡述了在多次執(zhí)行操作時如何確保結(jié)果的一致性，并涉及其實現(xiàn)方法及面臨的挑戰(zhàn)。?

2025-02-14 14:22:40

分布式系統(tǒng)冪等性

云安全的本質(zhì)上數(shù)據(jù)問題?

隨著云數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，我們亟需了解數(shù)據(jù)集成、人工智能和機器學習如何助力降低復雜云環(huán)境中的風險，并有效防止漏洞的出現(xiàn)。?

2025-02-14 10:25:53

數(shù)據(jù)集成人工智能機器學習

多代理微調(diào)如何克服 LLM 的數(shù)據(jù)瓶頸

本文介紹了多代理微調(diào)的基本概念，框架組成，以及在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢。

2025-02-14 08:18:33

LLM 大語言模型多代理微調(diào)

本地輕松使用Gemini 2.0 Pro

本文介紹了本地使用最先進的谷歌實驗?zāi)Ｐ偷淖詈唵畏椒ā?/a>

2025-02-14 08:00:00

人工智能 Gemini 2.0 LLM

OpenAI全新智能體評估報告：Operator在軟件測試中表現(xiàn)如何？

Openrator是一款由AI驅(qū)動的智能體，旨在以擬人方式與數(shù)字系統(tǒng)進行交互。與需要明確編寫腳本及預定義規(guī)劃的傳統(tǒng)自動化工具不同，Operator利用自然語言處理（NLP）與機器學習技術(shù)來理解指令、動態(tài)執(zhí)行操作。

2025-02-13 09:09:58

Openrator AI驅(qū)動智能體

利用AI、表觀遺傳學和生物工程開創(chuàng)下一代醫(yī)療保健

生物工程正矗立于變革時代的風口浪尖，通過生物學、工程學與先進技術(shù)的深度融合，它預示著一場有可能重塑人類生存結(jié)構(gòu)的革命。

2025-02-13 08:00:00

人工智能生物工程再生醫(yī)學

如何為生成式人工智能應(yīng)用構(gòu)建堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

生成式人工智能的應(yīng)用需要構(gòu)建堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而構(gòu)建健壯的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、選擇最佳模型、優(yōu)化訓練技術(shù)、部署策略及解決監(jiān)控問題，是應(yīng)用成功的關(guān)鍵。

2025-02-12 08:07:39

生成式人工智能 GenAI 管理大數(shù)據(jù)

簡易指南：運用AI/ML技術(shù)檢測實時欺詐行為

隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，欺詐檢測的重要意義也日益凸顯。根據(jù)注冊欺詐審查師協(xié)會（ACFE）公布的數(shù)據(jù)，全球范圍內(nèi)的欺詐活動給企業(yè)造成的損失高達數(shù)萬億美元，占年銷售總額的近5%。

2025-02-12 08:00:00

AI 機器學習學習模型

新的訓練范式可以防止機器學習模型學習虛假相關(guān)性

記憶感知訓練（MAT）這種訓練范式通過修改模型邏輯以防止機器學習模型學習虛假相關(guān)性，提高了泛化能力，縮小了平均準確率（AVG）和最差群組準確率（WGA）之間的差距。

2025-02-11 08:11:56

大型語言模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習

檢索增強生成（RAG）過時了，緩存增強生成（CAG）上位

檢索增強生成（RAG）已成為為定制信息定制大語言模型（LLM）的事實上的方法。然而RAG帶來了前期技術(shù)成本，并且速度可能很慢。由于長上下文LLM方面取得的進步，企業(yè)可以通過在提示中插入所有的專有信息來繞過RAG。

2025-02-11 08:00:00

大語言模型檢索增強生成 CAG

如何使用Postgres DB實現(xiàn)混合搜索

本文解釋了如何在單個PostgresDB中使用全文搜索和pgvector實現(xiàn)混合搜索（詞法和語義）。

2025-02-10 10:54:53

PostgresDB pgvector 數(shù)據(jù)庫

使用語義模型和場景感知NLP的個性化搜索優(yōu)化以改進搜索結(jié)果

在本指南中，將使用Hugging Face Transformer為旅游住宿領(lǐng)域構(gòu)建一個生產(chǎn)就緒(Production-ready)的語義搜索引擎。其目標是創(chuàng)建一個能夠解釋用戶查詢并返回最相關(guān)結(jié)果的系統(tǒng)，考慮查詢的語義含義，而不僅僅是精確的關(guān)鍵字匹配。

2025-02-10 08:19:09

語義模型語義搜索場景感知

你了解布隆過濾器（Bloom Filters）嗎？

本文將對布隆過濾器（Bloom Filters）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行介紹，解釋了它是什么、何時使用它，以及其實現(xiàn)和功能的關(guān)鍵技術(shù)細節(jié)。?

2025-02-08 17:30:00

布隆過濾器數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

成功云遷移策略的5個關(guān)鍵步驟?

在將公司從本地遷移到云端或從一個云端遷移到另一個云端時，采用正確的策略至關(guān)重要。?

2025-02-08 11:23:55

關(guān)于現(xiàn)代隊列模式的開發(fā)人員指南

在當今的分布式系統(tǒng)中，隊列是構(gòu)建可靠、可擴展架構(gòu)的支柱。它們不僅僅是簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，更是強大的工具，可以幫助管理系統(tǒng)負載、確保可靠性，并在復雜的分布式應(yīng)用程序中維護數(shù)據(jù)一致性。

2025-02-08 11:02:57

分布式系統(tǒng)隊列數(shù)據(jù)一致性

如何運用DeepSeek R1構(gòu)建一款全棧簡歷篩選應(yīng)用

在本文中，我們將學習如何在個人設(shè)備上本地運行開源模型，進而構(gòu)建一款由React和NodeJS驅(qū)動的全棧應(yīng)用程序。它能幫助大家快速分析簡歷內(nèi)容，并做出明智的招聘決策。在構(gòu)建之前，我們先聊聊開源大模型的優(yōu)勢所在。

2025-02-08 08:18:39

開源大模型 DeepSeek NodeJS

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