【AI驅動】 在當今快節奏的互聯網時代，“天下武功，唯快不破” 這一法則在創業領域體現得淋漓盡致。尤其是對于“副業撮合平臺”這類旨在連接自由職業者與需求方的初創項目，快速驗證市場（MVP）、搶占早期用戶心智至關重要。然而，一個巨大的矛盾擺在面前：平臺上線...

【AI提示詞模板】 本文介紹了如何利用AI助手如Pieces Copilot進行Prompt工程的最佳實踐，包括代碼生成與操作、明確預期結果、提供清晰命名和結構指導、相關上下文的重要性、遵循代碼風格與格式指導以及利用長期記憶功能。通過合理設計提示和提供上下文，開發者可以提升代碼生成效率和質量。

【AI驅動】 2025 年 8 月 5 日，Google DeepMind 毫無預兆地扔下一顆“世界模型核彈”——Genie 3，首次把“Promptable World Events（可提示世界事件）”這一全新協議帶到公眾面前。 1. 什么是 Gen...

【學習各類API】 文章探討了使用LoRA（低秩適應）微調大型語言模型（LLM）的實用技巧，指出LoRA通過低秩矩陣分解顯著降低了訓練內存需求。實驗表明，盡管LLM訓練存在隨機性，但結果高度一致。QLoRA（量化LoRA）可在內存受限時使用，節省33%的GPU內存，但會增加39%的訓練時間。此外，優化器選擇對結果影響較小，而調整LoRA的秩和α值對性能至關重要。

【日積月累】 1.動機：大語言模型作為新一代計算平臺 我們研究復雜推理的原因有兩個： 1. 復雜推理是標志著小模型與大模型差異的關鍵因素，這一點在 GPT-4 發布文章中已經討論過； 2. 復雜推理是使模型成為下一代...

【AI驅動】 DeepSeekMath是一個7B參數的模型，展示了接近GPT-4的數學推理能力，在MATH基準測試中超越了多個30B至70B參數的開源模型。它使用了從Common Crawl提取的120B高質量數學網頁數據，并結合了代碼領域模型DeepSeek-Coder-v1.5進行初始化訓練，以及GRPO強化學習算法來提升對齊效果。實驗結果顯示DeepSeekMath在中英數學基準測試中表現出色，論文和模型已開源。

【日積月累】 前言 2017年，Transformer架構的問世，為自然語言處理（NLP）技術帶來了顛覆性的變革。一種名為大語言模型（LLM）的深度學習模型應運而生，它們在理解自然語言和生成連貫回應方面展現出超凡的能力。LLM的復雜性遠超傳統神經網...

【日積月累】 本文將深入探討如何利用FastGPT構建一個本地化的知識庫接口系統，并結合實際案例，分析其技術優勢、部署流程、知識庫管理及自定義模型集成，為開發者提供專業且深度的指導。

【日積月累】 本文聚焦大語言模型技術 Large Language Model，簡稱LLM，詳述其基于深度學習利用海量文本經預訓練與微調掌握語言規律的原理，介紹 Transformer 架構及訓練機制；梳理從萌芽至爆發增長各階段歷程；展現內容創作、客服、開發等多領域應用；剖析數據、可解釋性、倫理等挑戰；展望架構、效率、應用拓展及協同發展趨勢，全面解讀該技術現狀與未來走向

【學習各類API】 今天，我們將深入探討如何在應用程序中使用AI，特別是如何利用LLM來構建應用程序。我們還將討論在決定是構建自己的AI API還是使用第三方AI供應商API時需要考慮的關鍵因素。

【AI驅動】 提示工程不僅僅是關于設計和研發提示詞，還包含了與大語言模型交互和研發的各種技能和技術。提示工程在實現和大語言模型交互、對接，以及理解大語言模型能力方面都起著重要作用。

【AI驅動】 本文探討了微調大型語言模型（LLMs）以利用財務新聞流預測股票回報的方法，比較了編碼器和解碼器LLMs在不同文本表示方法下的性能，并發現聚合表示通常能提升投資組合表現，其中Mistral模型在多個投資宇宙中表現穩健，而基于LLMs的回報預測比傳統情感分析更能增強投資組合構建的效果。

【AI驅動】 當我們在大型語言模型 (LLM) 的上下文中談論參數時，我們指的是幫助模型做出決策的內部配置。將參數視為決定模型如何運行的設置或規則。簡單地說，它們就像您大腦中的神經元，幫助您思考、處理和決策。

【AI驅動】 本文以“大語言模型技術”為核心，深入探討了大語言模型（LLM）的關鍵技術細節。文章分為三個部分，分別介紹了LLM的架構、分布式預訓練和參數高效微調技術。在架構部分，作者詳細分析了GPT、LLaMA、ChatGLM和Falcon等模型的技術細節，包括分詞器（tokenizer）、位置編碼、層歸一化、激活函數以及多查詢注意力（Multi-query Attention）和分組查詢注意力（Grouped-query Attention）等關鍵組件。這些技術細節對模型的訓練速度和準確性有著直接影響。文章還探討了并行Transformer模塊的設計以及訓練穩定性的重要性。整體而言，本文為讀者提供了大語言模型技術的全面視角，適合對LLM技術感興趣的研究者和開發者參考。

【AI驅動】 根據多年的架構設計經驗，作者在文中整理總結了一些針對大模型應用的設計方法和架構模式，試圖應對和解決大模型應用實現中的一些挑戰，比如：成本問題、延遲問題以及生成的幻覺等問題。