OCR錯誤在RAG流程中級聯，將嚴重影響人工智能系統的性能。擁有2.56億個參數的SmolDocling能夠實現對文檔的整體化處理，進而生成結構化輸出，有效提升了RAG的效果。當人們探討如何讓人工智能系統更好地從文檔中查找和使用信息時，通常關注的是令人矚目的算法和前沿的大型語言模型。但問題是：如果文本提取的質量很差，那么后續的努力都將付諸東流。本文探討OCR質量如何影響檢索增強生成（RAG）系統，尤其是在處理掃描文檔和PDF文...

熱門人工智能圖像生成服務商Midjourney發布其首款人工智能（AI）視頻生成模型V1，這標志著該公司從圖像生成服務向全方位多媒體內容創作的重大轉變。從現在開始，Midjourney的近2000萬用戶可以通過該網站將圖像制作成動畫，將他們生成或上傳的靜態圖像轉換成5秒鐘長的視頻片段。用戶還可以選擇將視頻生成時間延長至最多20秒（每5秒為一個片段），并且可以通過文字對視頻生成進行引導。隨著此次視頻模型的推出，這家起步不久名為...

如今AI無處不在，傻瓜才不用它來生成圖像。無論是為你的在線博客、社交媒體渠道還是僅僅是生日派對邀請函創建內容，AI都能讓圖像生成變得超級簡單快捷。更重要的是，一些最好的AI圖像生成器完全免費。所以，趕緊來試試吧，開始制作你夢寐以求的完美圖像！然而，該使用哪款AI圖像生成器工具呢？尤其是在AI工具比比皆是、每天都有無數新工具涌現的當下。具體就圖像生成而言，本文將介紹我個人使用過的七大工具、我喜歡和討厭它們...

微調是將預先在海量通用數據上訓練好的大型語言模型，在更小、更具體的領域或任務數據集上進一步訓練的過程。其核心在于利用預訓練模型獲得的通用語言理解能力，通過特定數據進行針對性調整，使模型能深刻理解專業術語、領域規則和任務要求，從而生成更準確、更符合特定需求的輸出。引言想象你擁有一個像GPT3或Llama3這樣強大的LLM，它已在互聯網規模的文本上進行了預訓練，能回答一般問題、創作文本、總結文章、翻譯語言。微調...

本文聚焦LLM（大型語言模型）的推理邏輯，從技術底層剖析人工智能語言能力的計算本質——其核心是統計規律的應用，而非人類意義上的思維理解。大型語言模型具有令人印象深刻的能力，可以生成文本、詩歌、代碼，甚至進行復雜的對話。但核心問題始終存在：這類系統是否真正理解語義，抑或僅是思維形式的模仿？這一爭議構成當前AI辯論的焦點。一方面，LLM的成就是不可否認的：它們可以翻譯語言，總結文章，起草電子郵件，甚至以驚...

AI智能體架構為設計可以感知環境、處理信息和執行操作的智能系統提供了結構藍圖。我對架構非常感興趣。在探索AI智能體的過程中，我對智能體架構非常好奇。這促使我找到了IBM在其Think頁面上發布的《??2025年AI智能體指南??》這份很棒的資料。該指南的其中一節就與架構有關。?架構部分解釋，智能體架構指使AI智能體能夠自動執行工作流程、推理任務并利用工具實現其目標的設計和結構。該架構旨在支持自主的、目標驅動的行為...

開篇大型語言模型（LLMs）隨處可見，從日常應用到高級工具都可以看到他們的身影。雖說使用起來很容易，但如果要運行自己的模型就是另外一回事了。比如對模型進行微調并處理了一些隱私敏感數據，復雜性就會增加。在這篇文章中，我們將分享在構建我們自己的LLM推理系統時所學到的知識。我們將涵蓋存儲和部署模型、設計服務架構以及解決路由、流式傳輸和管理微服務等現實問題。這個過程涉及挑戰，但最終，我們建立了一個可靠的系統...

人工智能(AI)正在改變軟件的開發方式。AI驅動的代碼生成器已成為重要的工具，幫助開發者更高效地編寫、調試和完成代碼。在這些新型智能助手中，DeepCoder14B不僅因其強大的技術能力，也因其開源性質而受到關注。與許多流行但封閉且專有的AI模型不同，DeepCoder14B公開分享其設計、訓練數據和源代碼。這種開放性有助于世界各地的開發者自由探索、改進和使用該模型。通過這樣做，DeepCoder14B正在為軟件開發開辟新的可能性，并鼓...

本文旨在全面介紹開源框架Titans。Titans是一種為LLM配備受人類啟發的記憶的新架構，它能夠在測試期間進行自我學習和更新。本文要討論什么內容？Meta公司努力開發出的CoCoMix（ContinuousConceptMixing：連續概念混合，出自??Jihoon等人2025年發表的論文??，見【引文1】）框架實現了概念學習，即學習單詞背后的概念而不是僅僅預測下一個標記，從而使其具有極強的可操控性和可解釋性。?但是，依然存在一個核心問題：即使是...

本文對OpenAI的o3pro與谷歌的Gemini2.5Pro在圖像分析、邏輯推理和數字推理上的表現進行了比較。o3pro在推理和工具使用上有所增強，但Gemini2.5Pro在邏輯和數學推理上更準確可靠。Gemini2.5Pro在復雜任務中表現更佳，提供經過驗證的準確響應，適合對準確性要求高的任務，而o3pro雖然快速但存在關鍵錯誤。在人工智能推理模型領域的激烈競爭中，OpenAI的o3pro與谷歌的Gemini2.5Pro正在爭奪高級推理和多模態能力的最佳頭銜。o3pro建...

本文介紹了使用Ollama和WebUI在本地運行量化版的DeepSeekR10528模型。DeepSeekR10528是DeepSeekR1推理模型的最新版本，需要715GB的磁盤空間，使其成為市面上最大的開源模型之一。然而由于來自Unsloth的先進的量化技術，該模型的大小可以縮減至162GB，整整縮減了80%。這使得用戶能夠以顯著降低的硬件要求體驗模型的全部功能，盡管性能略有下降。在本教程中，我們將：設置Ollama和OpenWebUI，以便在本地運行DeepSeekR10528模型。...

引言人工智能展現出的“自信表達”，實則暗藏風險。隨著生成式人工智能解決方案在醫療、金融、法律、零售、教育等諸多領域廣泛應用，自動化的強大吸引力令企業紛紛加速將大型語言模型整合至客戶支持、醫療保健、法律及金融等應用場景之中。然而，在此過程中，一個潛在的隱患——人工智能幻覺問題，正悄然潛伏于每一次指令交互背后。當人工智能模型生成看似合理，實則錯誤、虛構或具有誤導性的信息時，人工智能幻覺便隨之產生。...

如今AI雖已全面普及，但多數職場人士仍難以統一運用各類互不相關的工具：一會需要使用聊天機器人、一會需要將文本復制到摘要器內，再加上會議轉錄和翻譯，將本應順暢的工作流程拆分得零散瑣碎。所以問題來了：為什么不能把各項AI功能集中起來？為此我決定構建單一Web門戶，供用戶隨時上傳文檔、提問、獲取摘要、轉錄會議內容、翻譯文件，甚至從PDF中提取表格等。其功能不求花哨、只講實用，旨在解決我們每天面臨的實際問題。下...

傳統云計算依賴集中式數據訓練模型，但邊緣計算的普及催生了新范式——去中心化機器學習。其核心代表——聯邦學習正在顛覆傳統流程。本文將對聯邦學習概念及其三個關鍵技術展開討論。簡介——打破云障礙多年來，云計算一直是機器學習的主導范式。海量數據圖表被上傳到中心化服務器，經過超強GPU的處理，最終轉化為能夠提供建議、預測和推理的模型。但是，如果不是“只有一條路”呢？我們生活在一個數十億設備（智能手機、智能傳...

企業在積極引入AI的同時，也希望雇用更多工程師，期望開發者能夠借AI之力將產出“提升10倍”。但要真正高效運用AI編碼助手，其中也有不少門道。首先是AI編碼助手的固有局限，其存在大量不確定性，因此容易引發種種難以避免的意外行為，例如隨機刪除代碼或引入邏輯錯誤。此外，驅動編碼助手的大模型本身也有問題。一旦使用不當，大模型也可能成為代碼刪除或者安全漏洞的來源。此外，AI智能體還經常陷入遞歸循環乃至無休止的測試...

通過整合文本、圖像、音頻等數據，多模態大型語言模型（MLLM）開始突破傳統RAG的文本局限，賦予AI感知能力。其核心架構采用CLIP、Whisper等編碼器實現跨模態語義統一，通過投影層對齊多模態信息。不過，多模態大型語言模型的評估需要綜合檢索質量、生成忠實度及跨模態一致性等一系列指標實現。簡介基于我以前關于LLM、檢索增強生成（RAG）和高級RAG技術的文章中的基礎概念，本文將著手探討下一個領域——多模態LLM。我們將首先...

譯者布加迪審校重樓Anthropic的最新AI模型Claude4在開發社區大行其道。許多程序員稱贊它是目前最好的編程模型，能夠在短短幾分鐘內解決困擾一整年的編程難題，這是了不起的成就。我們在本文中將探討將Claude4集成到工作流程中以提升生產力的五種有效方法。從將GitHub代碼庫集成到ClaudeAIWebApp中，到利用其PythonSDK，我們將介紹如何充分利用這一突破性AI模型的步驟。1.ClaudeAIWebAppClaudeAIWebApp提供了一種直觀的方式，將C...

不到十年前，能與計算機進行有意義的對話的想法還只是科幻小說。但今天，數以百萬計的人與AI助手聊天，根據文本描述創作令人驚嘆的藝術作品，并每天使用這些AI工具系統來理解圖像和執行高級任務。這一進步由許多專業AI模型驅動，每個模型都有其獨特的功能和應用。本文將介紹八種正在重塑數字格局并可能塑造我們未來的專業AI模型。1.LLMs：大型語言模型(LargeLanguageModels)還記得科幻電影里人類過去常常與計算機正常交談的情景...

本文將深入研究修剪、量化、蒸餾等輕量化機器學習的五種核心技術，從而使你的神經網絡更高效、更易于部署。簡介無論你是在準備面試，還是在工作中構建機器學習系統，模型壓縮都已成為一項必備技能。在大語言模型（LLM）時代，模型規模越來越大，如何壓縮這些模型以使其更高效、更小巧、更易于在輕量級機器上使用，這一挑戰從未如此嚴峻。在本文中，我將介紹每位機器學習從業者都應該理解和掌握的四種基本壓縮技術。我將探討剪枝...

針對提升LLM推理能力面臨的挑戰，斯坦福大學研究人員提出了“思考、修剪、訓練”（TPT）框架，讓LLM利用自生成且驗證正確的數據迭代優化。研究表明，無需強化學習、大型數據集或外部教師模型，TPT可以使較小模型推理性能媲美甚至超越大模型，凸顯了TPT框架在提升模型推理能力和準確性的潛力。目前，缺乏高質量的訓練數據仍然是提高大型語言模型（LLM）推理能力的主要障礙之一。斯坦福大學研究人員最近進行的一項研究探索了一個...