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🧠 大模型到底厉害在哪?看完这篇你就懂了!
你有没有想过:我们每天用的 AI 大模型,比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion,到底“脑子里”是什么?今天,我们不讲代码、不讲数学,用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么!⸻🌟 01 | 大模型的大,到底大在哪里?我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”,这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子:人脑里有很多神经元,而…- 3
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MiniMax推出Agent全栈开发功能!一句话聊出演唱会选座系统,可锁座可支付
30分钟构建、0代码生成。作者 | 王涵编辑 | 漠影智东西7月16日消息,今日午间,国产大模型“六小虎”之一的MiniMax,正式发布Agent(智能体)全栈开发功能。该功能可以一键构建完整的全栈应用,不只局限于前端展示页面。构建出的系统支持Supabase后端托管、Stripe支付集成、cron job定时任务和长链接维持等技术特性,可实现API调用、实时数据处理、支付功能、LLM集成、定…- 5
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Prompt工程实战第三篇:AI驱动的性能与并发测试
Prompt工程实战上篇:从0到1构建AI测试提示词 Prompt工程实战下篇:调试、优化与自动诊断全流程 近日我们连续发布了两篇 Prompt 工程系列教程:本篇聚焦性能测试与并发场景,演示如何借助 Prompt 工程和 Playwright 自动化压力测试 saucedemo.com。 一、前言 在电商高峰期,页面吞吐量与并发用户体验至关重要。传统性能测试脚本编写复杂、难与功能测试统一,团…- 6
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你有没有想过:我们每天用的 AI 大模型,比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion,到底“脑子里”是什么?今天,我们不讲代码、不讲数学,用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么!⸻🌟 01 | 大模型的大,到底大在哪里?我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”,这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子:人脑里有很多神经元,而…- 1
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🧠 大模型到底厉害在哪?看完这篇你就懂了!
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Cursor 0.50 版本升级后如何省钱又高效?一份给开发者的避坑指南
在 AI 编程辅助工具飞速发展的今天,Cursor 凭借其强大的交互能力、深度集成的 Agent 模式以及对代码理解的精准度,迅速成为开发者手中的“新宠”。然而,随着使用人数的增加和功能复杂度的提升,大家逐渐发现:Cursor 并不是“无限免费”的神器,而是一个需要精心规划与高效利用的智能助手。尤其是在 0.50 版本更新后,Cursor 统一了计费机制,引入了 MAX 模式等新特性,让…- 4
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你有没有想过:我们每天用的 AI 大模型,比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion,到底“脑子里”是什么?今天,我们不讲代码、不讲数学,用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么!⸻🌟 01 | 大模型的大,到底大在哪里?我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”,这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子:人脑里有很多神经元,而…- 1
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大模型是怎么“用工具”的:一文讲透 Function Calling 策略
当用户说“帮我算一下33加77”,大模型为啥能准确调用函数来算? 这背后用的就是 —— Function Calling 策略。 今天我们就把这个机制讲明白。 第一步:注册工具 开发者需要先把工具“挂到菜单上”,供大模型选择使用: { "name": "add", "description": "执行加法运算", …- 4
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你有没有想过:我们每天用的 AI 大模型,比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion,到底“脑子里”是什么?今天,我们不讲代码、不讲数学,用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么!⸻🌟 01 | 大模型的大,到底大在哪里?我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”,这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子:人脑里有很多神经元,而…- 2
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你有没有想过:我们每天用的 AI 大模型,比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion,到底“脑子里”是什么?今天,我们不讲代码、不讲数学,用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么!⸻🌟 01 | 大模型的大,到底大在哪里?我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”,这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子:人脑里有很多神经元,而…- 3
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是真的很卷啊!这次Dify升级到1.6.0,突然就有了很火的MCP方案了!
我们精心打磨每一篇文章:深度思考、精准测试,坚持用严谨的创作流程确保每篇内容都经得起实践检验。这是我们的创作准则,更是对读者时间的庄严承诺——让您花费的每一分钟,都能收获解决实际问题的真知灼见。近期一直在做前端项目的适配工作,对dify的优点也是越来越喜欢了。这次Dify升级,没有及时更新,本着对用户负责的原则和系统新功能的更新可能存在bug的思想,进行了几天的功能测试,在这个版本中,至少目前…- 11
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Dify智能体开发:RAG 技术深度解析与知识库实战指南
检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)技术通过 "动态检索 + 智能生成" 的黄金组合,让 AI 系统既能调用实时知识库,又能生成自然语言回答,彻底改写了大模型的应用范式。本文从原理到实战,全面拆解 RAG 技术如何让 AI 告别 "胡编乱造",在企业知识库、智能客服等场景中实现 90% 以上的回答准确率提升。…- 7
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MIRIX重塑AI多模态长期记忆:超Gemini 410%,节省99.9%内存,APP同步上线
MIRIX,一个由 UCSD 和 NYU 团队主导的新系统,正在重新定义 AI 的记忆格局。 在过去的十年里,我们见证了大型语言模型席卷全球,从写作助手到代码生成器,无所不能。然而,即使最强大的模型依然有一个根本性的弱点:它们不记得你。 针对这一现状,加利福尼亚大学圣迭戈分校(UCSD) 博士生 Yu Wang 和纽约大学教授陈溪(Xi Chen)联合推出并开源了 MIRIX —— 全球首个真正…- 3
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爆改RAG!Relevant Segment Extraction(RSE)让你的AI检索“有头有尾”,不再碎片化
❝你还在用传统RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索一堆“东一榔头西一棒槌”的文本碎片,然后让大模型自己拼拼凑凑?别闹了,AI都快被你玩成拼图大师了!今天,咱们聊聊如何用Relevant Segment Extraction(RSE)让你的RAG系统“上下文连贯”,让大模型如虎添翼,输出更靠谱、更有逻辑的答案! 1. 传统RAG的“碎片化”困境 先来个灵魂拷问:…- 5
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何小鹏再谈组织进化:每个部门都要使用AI
今年初,小鹏汽车CEO何小鹏在内部做了一次复盘,他指出,所有部门都要拥抱AI。去年11月新车P7+上市时,小鹏首次提出了“AI汽车”概念。但有员工表示,何小鹏对AI的关注不限于汽车产品、辅助驾驶大模型等,他还研究,内部30多个一级中心部门哪些部门拥抱了AI,员工通过AI学习了多少知识。“AI能让一个更大、更强的企业在群体效率、群体复利上变得更强大。”何小鹏近日在飞书未来无限大会上谈及组织能力时强调…- 5
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Deepseek模型蒸馏:大模型如何实现传帮带?
DeepSeek话题在外网很火的一个原因是他可能蒸馏了其他大模型。实际上知识蒸馏是一个AI届的常规操作,去arxiv上去搜索相关的文献,非常多。包括如何去蒸馏闭源模型。 类似GPT-4o、Claude这些顶尖模型往往是闭源的,就像一座座"黑盒",只能远观却难以窥其内部奥秘。那么,其他大模型如何从这些"老师"那里学习经验呢?今天,让我们一起深入探讨AI界的&q…- 6
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