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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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从基础开始，先理解 AI 是什么（上篇）
点击蓝字 关注我们你是不是也有这种困惑： “什么是 LLM，跟多模态一样吗？” “多模态是指多模多样的模式？” “AGI 好像听过，但到底和现在的 AI 有什么关系？” “AI 都能画画写文案了，它到底是怎么做到的？” 如果你对这些词“似懂非懂”，别担心。这不是你的问题，是这个行业太爱用缩写词和技术词了。 今天，我们就从最底层出发，用普通人的语言，把 AI 的“底子”讲清楚。 01AI 是个“大家…- 0
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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基于QwenVL2.5模型实现发票识别
提示词 准确的真实发票图片数据 提示词 "请提取发票图像中的以下信息：n" +"- 发票代码n" +"- 发票号码n" +"- 开票日期n" +"- 校验码n" +"- 机器编号n" +"- 购买方名称n" +"- 购买方纳税人识别…- 0
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
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在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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Ollama 五月更新解读：多模态、工具调用、模型思考，AI 本地化再进一步！
五月对于 Ollama 社区来说是激动人心的一个月！这个致力于让每个人都能轻松在本地运行强大AI模型的开源项目，在短短几周内接连发布了三项重大更新，极大地扩展了其功能和用户体验。如果你关注本地化 AI 的发展，或者已经是 Ollama 的忠实用户，那么这些新特性绝对不容错过。让我们一起来看看 Ollama 在这个五月都为我们带来了哪些惊喜。 重磅升级一：全新多模态引擎，让你的 AI “看”懂世界 …- 0
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AI术语入门（下篇）：Prompt、Agent、Langchain，下一站的AI地图
点击蓝字 关注我们上篇从基础开始，先理解 AI 是什么（上篇）我们从AI、LLM、大模型、多模态等核心术语入手，理了一遍基础概念。 这篇，我们继续深入，把那些在产品搭建、Agent组合和生成式AI项目中常见、但容易混淆的术语彻底讲清楚。 不只是解释“它们是什么”，更要回答这些术语背后那些你一定想问的问题： Prompt为什么有的人写得好，有的人写不出效果？ Langchain和LLAMA是干嘛的？…- 0
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人人能看懂的大模型MCP，附MCP服务实战指南
大模型(本文特指大语言模型)本来是这样一个东西：我们输入一段文字给它，它返回一段文字给我们。这就是大模型能且唯一能够做的事情。那么它又是如何做到获取天气信息、操作数据库、订机票、点外卖的？显然，背后一定借助了完成对应事情的工具，而且我们需要在大模型和工具之间建立一个桥梁。我们通过一个例子来认识这个桥梁背后的工作逻辑。假设我们开发了一个程序，这个程序就是上面所说的大模型和工具之间的桥梁。现在用户在程…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
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在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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冒泡鸭退场，我看到了AI陪伴的下半场
AI 陪伴的上半场结束了 前几天，行业里一条消息悄然传开：阶跃星辰将收缩对冒泡鸭的投入。 这个曾以 “AI 角色互动” 为卖点、靠对话生成和情绪触碰吸引用户的 C 端产品，无声落幕了。有人说它是失败案例，也有人认为这是产品迭代的必然。 但对行业而言，这更像是一记信号 ——AI 陪伴的上半场，结束了。 过去一年，AI “情绪陪伴” 的热潮来得快，去得更快：有人在 Replika 上体验虚拟恋爱，有人…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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DeepSeek R2 1200B未发，大厂已在调整智算中心布局，兵马未动粮草先行！
兵马未动（DeepSeek R2 1200B未发），粮草先行（大厂重构智算中心算力布局）大厂已经掌握R2 1200B动向，已经提前布局！ 特别注意：R2 1200B，虽然没发布，从大厂动作、外媒渲染以及算力百科多渠道信息交叉验证，综合判断可信度较高！ Deepseek R2 相比R1总参数和激活参数近似翻倍，对智算中心影响深远，头部大厂已在调兵遣将，行动起来，他们掌握更多信息，…- 0
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