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如何实现本地大模型与MCP集成

博主头像 1.概述 本文将围绕构建兼具本地运行大型语言模型(LLM)与MCP 集成能力的 AI 驱动工具展开,为读者提供从原理到实践的全流程指南。通过深度整合本地大模型的隐私性、可控性优势与 MCP 工具的自动化执行能力,帮助用户以低门槛、高效率的方式,打造个性化 AI 助手,实现任务自动化 —— 无论是文档 ...

基于QwenVL2.5模块实现发票识别

博主头像 提示词 准确的真实发票数据 https://source.xtechcn.com/xrhsc/other/2025/05/21/1925128521245523968.jpg"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\ ...

扣子智能体websdk集成多会话模式

博主头像 扣子智能体websdk集成默认PAT是不安全的,官方也推荐使用JWT认证,就涉及到服务端集成OAUTH认证。另一个是默认PAT集成,每个人打开同一个session对话,并不满足实际生产环境需求。配置First, 云端创建一个 OAuth应用 [服务类应用],如下:具体进一步的操作是服务端集成在服务端 ...

面试精灵重磅发布“双栏模式”:极速&精准我全都要

博主头像 引言 面试中的每一秒都至关重要,许多求职者反馈:面对面试官的犀利提问,要么因“卡壳”错失良机,要么因追求准确而延误回答时机。作为以顶级GPT为核心的AI面试助手,面试精灵始终致力于解决用户痛点。继 AI 联网搜索功能后,我们重磅推出“双栏模式”,让极速响应与精准答案兼得——极速&精准我全都要! “双 ...

AI面试助手“面试精灵”发布新功能——AI笔试助手

博主头像 引言 在职场竞争日益激烈的今天,面试已成为决定职业发展的关键一步。许多专业人士虽然在专业领域拥有深厚的知识,却可能缺乏面试技巧。为了帮助这些专业人士更轻松地获得理想的工作,我们推出了革命性的AI面试助手——面试精灵(interview-genie.com)。 在校招过程中,笔试往往是企业筛选人才的第 ...

为什么人类程序员仍然比大语言模型(LLMs)强大?

为什么人类程序员仍然比大语言模型(LLMs)强大? 作者:antirez 这是一个简短的小故事,告诉你为什么人类的编程能力仍然远远领先于当前的AI技术。请注意,我并不是反AI的人,熟悉我的朋友都知道这一点。我日常都会使用大语言模型(LLMs),包括今天也是如此。当我需要快速验证自己的想法、进行代码审 ...

RAG越来越不准?从Dify和ima知识库看元数据与标签如何让大模型更懂你

博主头像 你是否有这样的经历:”知识库文档越来越多,知识库问答却越来越不靠谱,RAG检索到的都是一堆不相关的内容。“ 在这个信息爆炸的时代,我们不缺资料,缺的是找到"对的资料"的能力。 元数据和标签看似普通,却能很大提升RAG能力。 这篇文章聊一聊它们如何辅助RAG系统真正理解用户意图,精准找到需要的信息。 ...

度量学习:让机器学会“距离”的奥秘

博主头像 度量学习是一种神奇的机器学习技术,它的核心目标就是教会机器如何更好地衡量不同数据点之间的 “距离” 。 在我们日常生活中,距离这个概念很直观,比如两点之间的直线距离。 但在机器学习的世界里,数据通常是高维的,比如一张图片可以被表示为一个包含像素值的高维向量。 那么,如何衡量这些高维数据之间的相似性或 ...

triton学习笔记:triton puzzles前7题

背景 笔者最近在工作中需要用到一些高性能计算的优化,于是准备着手系统性进行学习。有大佬建议先从triton学起,并且推荐了triton puzzles和triton的tutorial作为入门资料。以下是我练习triton puzzles时对一些解法的分析,记录一下作为心得。 练习题库git http ...

微软开源bitnet b1.58大模型,应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析)

博主头像 微软开源的BitNet模型(特别是BitNet b1.58 2B4T)是一种革命性的低精度大语言模型(LLM),1.58位三值权重:权重仅取-1、0、+1三种值,每个参数平均占用约1.58位存储,结合8位整数激活值(W1.58A8配置),大幅压缩模型体积,通过创新的量化技术和架构设计,在性能、能效和... ...

降维技术:带你走进数据的“瘦身”世界

博主头像 在机器学习和数据分析中,数据的维度常常是一个让人头疼的问题。 想象一下,你面前有一张包含成千上万列特征的表格,每一列都可能是一个重要的信息源,但同时也会让计算变得异常复杂。 这时候,降维技术就派上用场了!它可以帮助我们把高维数据“瘦身”成低维数据,同时尽可能保留有用的信息。 今天,介绍几种常见的降维 ...

推荐算法:生成式排序调研(一)

背景 生成式排序作为生成式模型在推荐系统中的重要应用方向,旨在通过生成式模型对用户行为序列进行建模,从而实现对用户兴趣的动态捕捉和对未来行为的准确预测。与传统基于特征工程的推荐方法相比,生成式排序模型能够更自然地处理序列数据,捕捉用户行为的长期依赖关系,并且可以自适应地更新用户兴趣表示,以适应用户兴 ...

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