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微调 Ai 模型：实用指南：是否*有必要？

微调 Ai 模型：实用指南：是否*有必要？

随着基础模型成为人工智能应用的支柱，问题随之而来：我们应该微调这些模型，还是提示工程和检索增强生成 (RAG) 就足够了？事实是，这并不总是必要的，在许多情况下，这是一种过度处理。 在这篇文章中，我试图总结[Chip Huyen的《人工智能工程》](https://www.amazon.com/AI-Engineering-Building-Applications-Found

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从手工操作的混乱到 Ai-powered 的和谐：揭开代理工作流程的神秘面纱！

从手工操作的混乱到 Ai-powered 的和谐：揭开代理工作流程的神秘面纱！

这种演变——从手工制作的聊天机器人/机器人流程自动化流程到基于人工智能的自适应工作流程——正在改变对话式人工智能、自动化和决策制定。 图形方法 几十年来，我们采用了从头到尾手工制作和映射流程的方法。 例如，在一个构建聊天机器人的企业中，必须为每一个可能的场景设计和开发一个流程。 这些流程中的每一个都与特定的客户意图相关联，并旨在解决该意图，一旦检测到意图，就会调用某个预定

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理解ai代理的风险与定义：为什么完全自主的ai代理不应被开发

理解ai代理的风险与定义：为什么完全自主的ai代理不应被开发

偶尔会有一项研究出现，带来一阵清新的空气，并带来一些理智。这篇来自 HuggingFace 的论文就是这样的一篇。 一般来说，HuggingFace 的评论非常平衡，是所有炒作中的理性声音。这项关于 AI Agents 的研究将这一概念分解为其基础，提出了 AI Agents 的定义，并将代理性与 autonomy 进行了对比。 介绍 这项来自 HuggingFace 的研究考虑

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用 Genai 彻底改变文本注释：开启前所未有的 Nlp 性能！

用 Genai 彻底改变文本注释：开启前所未有的 Nlp 性能！

本文探讨了提示工程与大语言模型如何提供一种数字化、快速且优于手动标注的方法 图片来源：作者（灵感来源：https://www.dqlabs.ai/blog/what-is-data-quality-management/） **让我们从一个问题开始吧？你如何

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完整指南：如何利用google Agentspace提升企业效率并驾驭ai浪潮！

完整指南：如何利用google Agentspace提升企业效率并驾驭ai浪潮！

发现谷歌 Agentspace 如何通过 AI 代理和智能搜索彻底改变企业。了解如何自动化工作流程、解锁数据洞察，并在 AI 时代获得竞争优势。 在当今竞争激烈的商业环境中，企业在数据中淹没，却对可操作的洞察感到匮乏。85% 的商业领袖担心被 AI 驱动的竞争对手颠覆，但在将 AI 的潜力转化为切实的运营改善方面却感到困难。谷歌 Agentspace 应运而生，这是一个开创性的 п

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构建高效ai代理的经验教训：成功与失败的关键因素分析

构建高效ai代理的经验教训：成功与失败的关键因素分析

我们在去年九月上线了一个物流 AI 代理，它能够自主检索失货，与承运商、客户和仓库进行沟通，并安排交付/退货。如果发生丢失或损坏，它可以从运输公司那里索取退款。我的团队和我还构建了其他AI代理系统，例如一个贸易标志 AI 代理，在互联网上搜索侵犯您知识产权的行为并采取行动。 **AI 代理的话题现在正受到广泛关

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保护你的应用程序：避免api密钥被盗的5个关键策略

保护你的应用程序：避免api密钥被盗的5个关键策略

人工智能的淘金热正在如火如荼地进行中。 在淘金热中，坏人会偷走铲子。 一个致命的错误是常见的：将 ChatGPT API 密钥直接捆绑到您闪亮的新 AI 应用中。这使得 盗取您的密钥、[消耗您的额度](https://community.openai.com/t/api-k

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优化gpu Vram使用：确定最佳gpu配置以支持您的llm需求

优化gpu Vram使用：确定最佳gpu配置以支持您的llm需求

这个世界从未如此不同。 在短短几年内，我们所做的一切都将涉及一些“AI”。如果你正在阅读这篇文章，你无需了解大型语言模型和图形处理单元。 在使用像GPT和Claude这样的封闭模型后，你最终会决定尝试开源模型。这是一个合理的选择。 访问开源模型的第一种（也是最好的）方式是通过像Groq或[Together AI](https://www.tog

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完整指南：13个ai工具助你提升300倍生产力，告别无效忙碌！

完整指南：13个ai工具助你提升300倍生产力，告别无效忙碌！

Photo by Patrick Perkins on Unsplash 几年前，我意识到我花在**“做事情”

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完整指南：如何一步步提炼大型语言模型的核心能力！

完整指南：如何一步步提炼大型语言模型的核心能力！

LLM teacher and a LLM student — Image generated by DALL-E 大型语言模型概述 大型语言模型，或称LLMs，确实掀起了一阵风潮，不是吗？感觉就在昨天我们还在惊叹简单的聊天机器人，而现在我们拥有这种庞大的智能，能够生成令人惊讶的连贯文本、翻译语言，甚至编写代码。 但是，有一点相当重要，这些模型是……嗯，非常庞大。庞大得令人咋舌

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深入解析：如何通过“思考”令大型语言模型（llms）更智能！

深入解析：如何通过“思考”令大型语言模型（llms）更智能！

在2024年9月，开放AI发布了其o1模型 开放AI发布了其o1模型，该模型经过大规模强化学习训练，使其具备“高级推理”能力。不幸的是，关于他们是如何实现这一点的细节从未公开分享。然而，今天，深度探索（一个AI研究实验室）复制了这种推理行为，并发布了他们方法的完整技术细节。在本文中，我将讨论这一创新背后的关键思想，并描述它们在背后是如何工作的。 一台思考的笔记本电脑。 开放AI的

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免费使用mistral Ai的终极指南：如何在全球范围内轻松创建和部署ai助手

免费使用mistral Ai的终极指南：如何在全球范围内轻松创建和部署ai助手

使用此方法生成的图像——特写《纽约时报》的首页，大标题写着“MISTRAL 现在是免费的”。文章旁边一个橙色的大写字母‘M’，漫画艺术风格 你没看错！ 几天前，Mistral AI 宣布了[Le Chat Mistral](https://mistral.ai/en/news

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提升sql生成能力：利用上下文优化agentic Sql生成的3种方法

提升sql生成能力：利用上下文优化agentic Sql生成的3种方法

当大型语言模型（LLMs）和生成性人工智能首次成为广泛流行的概念时 我认为这些模型将完全消除从头编写 SQL 的需求。我假设 SQL 的高度结构化特性将减少这些模型需要解决的不确定性，从而使可靠预测下一行输出变得更容易。显然，我的想法是错误的，因为我过于关注 SQL 查询的 子句，而不是它的 上下文。是的，SQL 的高度结构化语法使得人类和模型都更容易学习。但编写 SQL 还需要

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为 Huggingface Smolagents 解锁全面可检查性：使用 Opentelemetry 的分步指南！

为 Huggingface Smolagents 解锁全面可检查性：使用 Opentelemetry 的分步指南！

检查AI代理运行可能是一项挑战，没有完整的可检查性，AI代理环境是不完整的 你为什么应该记录你的代理运行？ 传统的预定义图形方法需要将用户请求匹配到最接近的意图，限制了运行在特定流程路径上。 当用户偏离这些预定义路径时，用户体验会下降，这通常被视为超出领域。 ![Image 16](https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resiz

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革命性突破：langchain与deepseek-r1结合rag技术重新定义ai应用

革命性突破：langchain与deepseek-r1结合rag技术重新定义ai应用

上周，我制作了一个关于深度搜索-V3的视频，这在全球AI社区引起了巨大轰动。 两天前，一款中国的深度搜索发布了基于推理的大规模语言模型“深度搜索-R1”，并作为开源发布！ 据说它的表现与开放AI的最准确推理模型“o1”一样出色。更令人印象深刻的是，它是一款价格极具竞争力的模型，应用程序接口的价格不到开放AI o1的1/25。此外，它在高度灵活的MIT许可证下开源，任何人都可以下载和

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