吐血推薦8個AI論文網(wǎng)站，?？粕p松搞定畢業(yè)論文！ 專科生的救星：AI工具如何改變論文寫作方式 隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，越來越多的?？粕_始借助AI工具來提升論文寫作效率。尤其是在當前AIGC（人工智能生成內容&am…

本文詳細介紹了在Ubuntu 18.04環(huán)境下部署大模型的全流程，包括GPU環(huán)境配置（CUDA和cuDNN安裝）、ChatGLM-6B模型的下載與部署。文章提供了實用的避坑建議、環(huán)境檢查命令、量化版本選擇指南以及詳細的部署步驟，幫助讀者快速搭建自己的…

本文詳細介紹使用vLLM在本地部署大語言模型的完整流程，包括創(chuàng)建虛擬環(huán)境、通過ModelScope下載Qwen/Qwen3-0.6B模型、配置并運行LLM服務器，以及通過OpenAI兼容API接口調用本地模型。文章提供詳細命令代碼和使用示例，幫助讀者實現(xiàn)本地大模型的部…

本文全面介紹了AI Agent的概念、發(fā)展及框架。AI Agent作為大模型的延伸，具備自主性、反應性等特征，通過控制端(推理規(guī)劃)、感知端(多模態(tài)輸入)和行動端(工具使用)實現(xiàn)復雜任務處理。應用場景包括單代理任務執(zhí)行、多代理協(xié)作及人機交互。文章討論了AI Age…

文章介紹了Agentic RAG技術，即智能體檢索增強生成，這是傳統(tǒng)RAG的進階版本。它將AI智能體嵌入RAG流程，具備自主決策、交互式擴展和反饋回路等特性，通過反思、規(guī)劃、工具使用和多體協(xié)作等模式提升性能。文章還介紹了多種進階架構&am…

文章詳細解析了大型語言模型(LLM)中的Function Calling、MCP和A2A三大核心技術。Function Calling通過監(jiān)督微調實現(xiàn)，教會模型識別意圖和參數(shù)提取；MCP是標準化工具交互的協(xié)議框架；A2A則使AI智能體之間能夠協(xié)作。文章還提供了系統(tǒng)學習LLM的方法…

文章探討了大語言模型在構建知識圖譜時的根本性挑戰(zhàn)，指出生成式模型因文本生成機制與結構化知識需求不匹配而存在幻覺、碎片化等問題。作者提出判別式模型更適合結構化提取，強調斷言知識圖譜作為可驗證基礎的重要性，并介紹通過層級關系、規(guī)則…

文章講述了農學背景的王東從銷售工作轉型學習AI大模型的故事。他通過自學Python、數(shù)據(jù)庫、機器學習等技能，經歷多次面試后成功獲得AI崗位工作。作者分享了學習路徑、面試經驗和職場心得，強調了抓住機會和找到適合自己領域的重要性。最后提供了AI大模型學…