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雷羿 LexChien
LLM人工智能pythonc++LLMRAG
GemmaChatbot架构深度剖析:从C++核心到多语言推理的工程实践随着大语言模型(LLM)本地化需求日益提升,如何设计一套高效、可扩展、易于维护的本地聊天系统。GemmaChatbot以C++为推理核心,结合Python前端与多语言支持,实现了高性能与灵活性的完美结合。本文将深入剖析其程序架构、模块划分、数据流设计与工程实践细节。一、总体架构设计GemmaChatbot采用“前后端分离”与“
- 当争论者还在讨论AI的边界,实践者早已用这些技术解决实际问题
渡难繁辰
人工智能拥抱AI人工智能ai
——普通人参与AI革命的关键路径一、AI应用五大核心组件(通俗拆解版)1️⃣LLM:AI的「决策核心」本质:大型语言模型(如DeepSeek、通义千问),具备语言理解与生成能力能力边界:✅处理文本类任务(写作/翻译/摘要)❌无法获取实时信息(如最新股价)⚠️存在“幻觉”(虚构信息)风险案例对比:问:“鲁迅和周树人什么关系?”基础LLM:“两位都是著名作家”(错误)增强版LLM:“周树人是鲁迅本名”
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XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
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u013250861
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- TensorRT-LLM:大模型推理加速引擎的架构与实践
前言:技术背景与发展历程:随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现,传统推理框架面临三大瓶颈:显存占用高(单卡可达80GB)、计算延迟大(生成式推理需迭代处理)、硬件利用率低(Transformer结构存在计算冗余)。根据MLPerf基准测试,原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s(A100显卡)。一、TensorRT-LLM介绍:TensorRT-LLM是
- 【LLM】Llama-Index 架构
FOUR_A
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仅需8GB显存,三步完成个人专属大模型训练四步实战:从环境配置到模型发布步骤1:云端环境搭建(10分钟)推荐使用阿里魔塔ModelScope免费GPU资源:#注册后执行环境初始化pip3install--upgradepippip3installbitsandbytes>=0.39.0gitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.
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- 人工智能LLM | 基础配置 | 通过环境变量配置API-KEY 一文通教程
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在实战开发大语言模型的过程中,经常会遇到各种API-KEY的配置问题,例如GPTOpenAIKEY的配置,而且目前大部分都要求将其配置在环境变量中,下面将会讲解如何在Linux、macOS、Windows中配置,本文一文通教程。您可以使用配置环境变量的方法,避免在调用各种SDK时显式地配置API-KEY,从而降低泄漏风险。环境变量是操作系统中用于存储有关系统环境的信息的变量。您可以通过环境变量来配
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1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
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- FastMCP:用于构建MCP服务器的开源Python框架
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在人工智能领域,模型上下文协议(ModelContextProtocol,简称MCP)作为一种标准化的协议,为大型语言模型(LLM)提供了丰富的上下文和工具支持。而FastMCP作为构建MCP服务器和客户端的Python框架,以其简洁的API设计、高效的开发体验以及强大的扩展能力,正逐渐成为开发者们的首选工具。一、FastMCP简介FastMCP是一个用于构建MCP服务器和客户端的Python框架
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这个问题触及了现代AI智能体(Agent)构建的两种核心思想。简单来说,ReAct是一种“调用专家”的模式,而强化学习(RL)是一种“从零试错”的模式。为了让你更清晰地理解,我们从一个生动的比喻开始,然后进行详细的对比。一个生动的比喻想象一下你要完成一项复杂的任务,比如“策划一场完美的生日派对”。ReAct的方式(像一位经验丰富的活动策划师)你是一位知识渊博的专家(大语言模型LLM)。你首先会思考
- 大语言模型与增强现实:空间计算时代的AI原生应用
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大语言模型与增强现实:空间计算时代的AI原生应用关键词:大语言模型(LLM)、增强现实(AR)、空间计算、AI原生应用、多模态交互、具身智能、虚实融合摘要:当“能对话的AI大脑”(大语言模型)遇到“能叠加虚拟世界的魔法眼镜”(增强现实),一场空间计算时代的革命正在发生。本文将带你一步步拆解大语言模型与AR的“强强联合”:从基础概念到技术原理,从真实案例到未来趋势,用“给小学生讲故事”的方式,讲清这
- 大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战
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1.概述1.1Agent是什么长期以来,研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)。早在1950年代,AlanTuring就将「智能」的概念扩展到了人工实体,并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为——代理(Agent)。「代理」这一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- 巨兽的阴影:大型语言模型的挑战与伦理深渊
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- 2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程
AI新视界
AI工具全指南:从入门到精通解锁高效生产力人工智能
《2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。作为CSDN资深AI技术专家,我将通过本文为您全面剖析2025年主流大模型的技术特点、应用场景和性能差异,并提供详细的官方注册和使用指南,帮助您快速掌握这些强大的AI工具。一、2025年主流大模型全景概览1.1大模型技术发展现状2024-2025年
- [论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题:Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用(六)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在各行各业的应用日益广泛。然而,模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期,成为开发者和企业不可忽视的问题。为此,OutputGuardrail应运而生,作为一种关键的安全机制,它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤,确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容,不仅提升了AI系统的可信度,也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
- LangGraph是为了解决哪些问题?为了解决这些问题,LangGraph采用哪些方法?LangGraph适用于什么场景?LangGraph有什么局限性?
杰瑞学AI
AI/AGINLP/LLMslangchain人工智能自然语言处理深度学习神经网络
LangGraph旨在解决的问题LangGraph是LangChain生态系统中的一个高级库,它专注于解决构建复杂、有状态、多步LLM应用程序的挑战。它扩展了LangChain的链和代理概念,尤其针对以下问题:多步决策和循环工作流:传统的链通常是线性的或简单的分支,难以处理复杂的决策路径、条件跳转以及需要循环迭代才能达到最终结果的任务。状态管理:在复杂的、多轮的LLM应用中,需要维护和管理应用的状
- star31.6k,Aider:让代码编写如虎添翼的终端神器
ider是一款运行在终端中的AI结对编程工具,它能与大型语言模型(LLM)无缝协作,直接在您的本地Git仓库中编辑代码。无论是启动新项目,还是优化现有代码库,Aider都能成为您最得力的助手。它支持Claude3.5Sonnet、DeepSeekV3、GPT-4o等顶级AI模型,几乎可以连接任何LLM,让编程体验如虎添翼。Stars数35,188Forks数3,230主要特点Git操作:Aider
- vllm推理实践
try2find
java前端服务器
1.vllm推理demo实验fromvllmimportLLM,SamplingParams#定义生成参数sampling_params=SamplingParams(temperature=0.7,top_p=0.9,max_tokens=100,)#加载DeepSeek模型(以deepseek-llm-7b为例)#model_name="deepseek-ai/deepseek-llm-7b"
- llama-cpp-python使用教程
try2find
llamapython开发语言
以下是llama-cpp-python的完整使用教程,涵盖安装、基础用法、高级功能(如GPU加速、多模态等)和常见问题解决。1.安装1.1基础安装(CPU版)pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速(CUDA)CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON"pipinstall
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发