LLm 第11页

语音合成之十三中文文本归一化在现代语音合成系统中的应用与实践

中文文本归一化在现代语音合成系统中的应用与实践引言理解中文文本归一化（TN）3主流LLM驱动的TTS系统及其对中文文本归一化的需求分析A.SparkTTS（基于Qwen2.5）与文本归一化B.CosyVoice

shichaog·2025-05-11 22:25

MCP系列第九集：MCP协议--连接AI与数字生产的智能桥梁——从Blender三维建模到工业自动化实战解析

一、理解MCP协议的核心价值在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）与现实世界的连接能力已成为制约AI应用落地的关键瓶颈。

charles666666·2025-05-11 22:23

常见的提示词攻击方法和防御手段——提示词注入（Prompt Injection）攻击解析

提示词注入（PromptInjection）攻击解析提示词注入是一种针对大型语言模型（LLM）的新型攻击手段，攻击者通过精心设计的输入文本（提示词）操控AI模型的输出，使其执行非预期行为或泄露敏感信息。

添财小哥·2025-05-11 19:41

大模型的RAG技术系列（三）

RAG将推动未来的AI发展提高AI输出的精准度通过增强检索和生成过程的集成，检索增强生成将在未来的LLM中发挥关键作用。

默然zxy·2025-05-11 13:31

【LangChain全栈开发指南】从LLM集成到智能体系统构建

目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：文档问答系统案例2：SQL智能体✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链结语⚠️技术局限性未来发展趋势学习资源推

满怀1015·2025-05-11 12:23

LLM 推理加速：深度解析 Prefilling 与 Decoding 阶段的优化秘籍

写在前面大型语言模型（LLM）的推理过程，即模型根据输入（Prompt）生成输出（Response）的过程，是其应用落地的核心环节。

kakaZhui·2025-05-11 08:30

LangChain4j 从入门到放弃，java可以使用的 LLM 大模型 AI 框架（1）快速开始

注意：本篇文章建立在官方文档的理解上，文章会围绕官方文档去书写，博主会根据对框架的理解去动态修改文章内容，由于该框架的官方文档写的并不是很详细，市面上也没有特别详细的教程，所以博主也不能很全面的理解整个框架，但是对于入门来说，已经足够了，如果有看不懂的地方建议把全部文章都阅读一遍后再回顾会有不同的理解。LangChain4j介绍官网介绍随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的开发者开始关注A

TangBoBoa·2025-05-11 05:41

开源数字人框架 AWESOME - DIGITAL - HUMAN：技术革新与行业标杆价值剖析

它集成了ASR、LLM、TTS等关键能力，并提供模块化扩展接口，将原本复杂高深的数字人开发流程，转化为一套易于上手、快速部署的标准化框架。

挥挥5214·2025-05-10 23:01

大语言模型主流架构解析：从 Transformer 到 GPT、BERT

在自然语言处理（NLP）的研究与应用中，大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）近年来取得了显著的进展。大语言模型凭借其强大的上下文理解与生成能力，已被

字节旅行·2025-05-10 22:53

2024年OWASP LLM安全漏洞年度报告

市场概述在生成式AI技术迅猛发展的2024年，企业对AI技术的采用呈现爆发式增长。根据MenloVentures发布的最新市场数据显示，2024年AI相关投资规模已达到138亿美元的历史新高，较2023年增长达6倍。调查数据显示，72%的美国企业决策者正在扩大其生成式AI工具的应用范围，反映出市场对AI技术的强烈需求。然而，伴随着新技术的广泛应用，相关的安全风险也随之显现。部分企业在缺乏充分安全预

星尘安全·2025-05-10 18:56

通知 | 2024 GDE&AI智能应用全球开发者大赛（高校组）

智能体（Agent），尤其是基于大模型（LLM）的智能体，是人工智能的关键分支，能模拟人类决策，提升工作效率，对社会影响深远。

开放知识图谱·2025-05-10 17:17

【LLM】6：大语言模型中的 KV 缓存机制

在自注意力机制中，KV缓存（Key-ValueCaching）主要用于加速模型在推理阶段的计算，尤其是在处理长序列或者生成任务（如文本生成）时，这种缓存机制可以显著提高效率。1.KV缓存的背景在Transformer模型的推理阶段（例如在机器翻译、文本生成等任务中），每生成一个新的token时，模型需要重新计算该位置的自注意力分数。由于自注意力机制要求当前查询（Q）与整个输入序列中的键（K）和值（

月涌大江流丶·2025-05-10 10:03

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen3-8B-推理加速-vLLM-Docker（二）

与此同时，Docker凭借其容器化优势，正在重塑LLM的本地化部署体验——从环境隔离到跨平台迁移，均提

开源技术探险家·2025-05-10 09:29

DeepSeek实战--微调

微调LLM（Fine-tuningLargeLanguageModels）是指基于预训练好的大型语言模型（如GPT、LLaMA、PaLM等），通过特定领域或任务的数据进一步训练，使其适应具体需求的过程。

AI掘金·2025-05-10 06:35

LLaMA-Omni 2:基于 LLM 的自回归流语音合成实时口语聊天机器人

LLaMA-Omni2是基于Qwen2.5-0.5B/1.5B/3B/7B/14B/32B-Instruct模型的一系列语音语言模型。与LLaMA-Omni类似，它可以同时生成文本和语音应答，从而实现高质量、低延迟的语音交互。通过新引入的流式自回归语音解码器，LLaMA-Omni2与LLaMA-Omni相比实现了更高的语音质量。安装gitclonehttps://github.com/ictnlp

吴脑的键客·2025-05-10 04:55

通义灵码编码插件支持MCP

MCP作为标准化协议，通过定义Resources、Prompts和Tools三大核心能力，使开发者能够以模块化方式为LLM扩展各种交互功能。

剑哥在胡说·2025-05-10 02:11

阿里云的Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math专有模型怎么样？

碳治郎AI·2025-05-10 02:08

使用零样本LLM在现实世界环境中推广端到端自动驾驶——论文阅读

《GeneralizingEnd-To-EndAutonomousDrivingInReal-WorldEnvironmentsUsingZero-ShotLLMs》2024年12月发表，来自纽约stonybrook大学、UIC和桑瑞思（数字化医疗科技公司）的论文。传统的自动驾驶方法采用模块化设计，将任务分解为子任务。相比之下，端到端自动驾驶直接从原始传感器数据中输出动作，避免了错误累积。然而，训

一点.点·2025-05-10 01:34

使用 Python 自动化生成 PPT 并结合 LLM 生成内容

本文将展示如何通过Python自动化提取PPT样式并生成新PPT，同时结合大语言模型（LLM）生成内容（如自我介绍文本），实现高效、个性化的PPT制作。

东方佑·2025-05-09 20:56

LLM 大模型学习必知必会系列(四)：LLM训练理论篇以及Transformer结构模型详解

LLM大模型学习必知必会系列(四)：LLM训练理论篇以及Transformer结构模型详解1.模型/训练/推理知识介绍深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。

汀、人工智能·2025-05-09 14:16

AI Agent开发第59课-Dify + 机器学习 + LLM 打造真正的销售归因分析

因此在这一章里，我们就要把Dify+机器最后使用LLM来做出这个“销售归因分析”了。对于这个话题，市面上存在大量刚性需求，但是无人落地（亦或者落地后不愿透露）。

TGITCIC·2025-05-09 11:02

AI驱动的制造工艺：系统化探索与创新

DeepSeek的目标是开发顶尖的大语言模型（LLM），并利用数据蒸馏技术打造更精炼、更实用的AI模型。

数澜悠客·2025-05-09 11:02

面向网络安全的开源大模型-Foundation-Sec-8B

1.Foundation-Sec-8B整体介绍Foundation-Sec-8B是一个专注于网络安全领域的大型语言模型(LLM)，由思科的基础人工智能团队(FoundationAI)开发。

云上笛暮·2025-05-09 07:05

初探RAG

源码核心工作流程读取文件的内容将内容保存在向量数据库检索向量数据库用户的问题用户问题+上下文【向量数据】=>LLM读取文件内容【pdf为例】frompdfminer.high_levelimportextract_pagesfrompdfminer.layoutimportLTTextContainerclassPDFFileLoader

今天也想MK代码·2025-05-09 05:22

从Ampere到Hopper：GPU架构演进对AI模型训练的颠覆性影响

从Ampere到Hopper的演进路径中，英伟达通过‌张量核心升级‌、‌显存架构优化‌、‌计算范式革新‌三大技术路线，将LLM（大语言模型）训练效率提升至新高度‌。

学术猿之吻·2025-05-09 04:44

MCP快速入门Demo

本文将带您了解MCP协议的基本概念，介绍著名的punkpeye/awesome-mcp-servers仓库，并演示如何通过FastMCP客户端+LLM的Fuctioncalling调用多个MCP服务（查询天气

陈旭敏·2025-05-09 03:35

DeepSeek实战--MCP是什么？

大模型MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的一种开放协议标准，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务提供标准化的连接框架

AI掘金·2025-05-09 01:25

MCP入门：模型上下文协议是什么？

三）自动化工作流（四）AI助手四、MCP的代码示例（一）环境准备（二）创建MCP服务器（三）调用MCP工具五、注意事项（一）安全性（二）性能优化（三）错误处理六、总结前言在人工智能领域，大型语言模型（LLM

CarlowZJ·2025-05-09 01:55

人工智能大模型 | 通俗讲解AI基础概念

LLM根据大量文本数据进行训练，以理解语言的结构、含义和上下文。LLM的关键特征之一是其规模，即模型中包含的参数数量非常庞大。这些参数帮助模型捕获语言的复杂性和细微差别。随着模型

AI大模型教程·2025-05-08 23:13

【AI】模型与权重的基本概念

以下是一个典型ModelScope模型仓库的组成及其概念解析：1.ModelScope模型仓库的典型结构以deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base为例，模型仓库通常包含以下文件：

hkNaruto·2025-05-08 23:42

【超简单】DeepSeek小白必备技巧，老司机都爱

它专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，凭借其独特的技术和创新的理念，迅速在竞争激烈的AI领域占据一席之地。在硅谷，它被誉为“

kkai人工智能·2025-05-08 19:13

打造个人知识库，wsl+ollama部署deepseek与vscode集成

目前大模型应用如火如荼，各大LLM如Deepseek也都提供了在线的助手服务，结合mcp-server还可以进一步拓展到本地的工具能力。

城下秋草·2025-05-08 18:42

在 Spring Boot 项目中集成 LangChain4j 进行 AI 能力扩展

在SpringBoot项目中集成LangChain4j进行AI能力扩展在之前的博客中，我们介绍了如何在SpringBoot项目中集成LangChain4j，并完成OpenAI大语言模型（LLM）的配置。

小张学Ai·2025-05-08 13:37

# 深入解析DeepSeek：国产AI技术的效率革命与应用前景

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）成为AI领域的焦点。

@Rocky·2025-05-08 11:59

【AI】基于生活案例的LLM强化学习（入门帖）

一、从“教小孩说话”到“教模型说话”：LLM训练全貌1.先打个比方第一阶段：预训练就好比教一个小孩先“读很多书”，让他获得基本的语言能力。

碣石潇湘无限路·2025-05-08 11:28

深度学习-159-综述之混合专家模型和推理模型以及工作流和智能体的概念

工作流和智能体3.1工作流(Workflow)3.2智能体(Agent)3.3两者的关系3.4如何选择3.5几个问题3.5.1大模型本身是不是智能体3.5.2大模型+MCP是不是智能体4参考附录专家混合模型是属于LLM

皮皮冰燃·2025-05-08 11:24

Qwen3 混合思维模版解读

Qwen3对话模版解读引言在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。

江小皮不皮·2025-05-08 09:17

ACE-Step：扩散自编码文生音乐基座模型快速了解

二、关键特性高效性：在生成速度上ACE-Step表现卓越，相比基于大型语言模型（LLM）的基

Panesle·2025-05-08 08:08

「Mac畅玩AIGC与多模态23」开发篇19 - Markdown 富文本输出工作流示例

一、概述本篇基于格式化文本整合的经验，进一步介绍如何通过LLM输出标准Markdown内容，并在前端正确渲染出标题、列表、加粗等富文本格式，提升展示效果与内容结构可读性。

SoraLuna·2025-05-08 06:24

【AIGC】LangChain入门指南—第二章 LangChain入门指南

第二章LangChain入门指南文章目录第二章LangChain入门指南前言一、主要内容1、初识LangChain1.1为什么需要LangChain1.2LLM应用开发的最后1公里1.3LangChain

doubleZ7·2025-05-08 00:51

使用LangChain连接远程Oracle数据库尝试LLM 提供的SQL智能助理

使用LangChain连接远程Oracle数据库尝试LLM提供的SQL智能助理为完成此次数据库连接实验，笔者用自己的笔记本电脑搭建了一台linux虚机，安装了oracle23C，并借助deepseek创建了若干与电商业务有关的表并插入了一些记录

alpha xu·2025-05-08 00:51

LangChain for Python: 基本使用场景与实现的实践

基本使用场景与实现目录文章目录LangChainforPython:基本使用场景与实现目录@[toc]核心概念典型使用场景1.文档问答系统2.对话机器人3.数据增强ETL实现流程（重点介绍场景1）1.安装2.基本操作，引入llm

alpha xu·2025-05-08 00:20

大模型技术全景解析：从基础架构到应用生态

·深度学习框架·TensorFlow：静态计算图设计，适合大规模分布式训练与工业部署；·PyTorch：动态图机制提升开发灵活性，研究首选，支持快速原型设计；二、模型演进·LLM：大语言模型（参数量超大的通用语言模型

阿飞快码·2025-05-08 00:17

SafeDrive：大语言模型实现自动驾驶汽车知识驱动和数据驱动的风险-敏感决策——论文阅读

一点.点·2025-05-07 23:41

3-AI-业务与MCP协议结合-MCP介绍

二、MCP介绍注意此处大多都是从官方网站粘过来的Introduction-ModelContextProtocolMCP全称ModelContextProtocol是一种开放协议，可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成

早起的小青年·2025-05-07 19:47

大模型如何理解人类语言？——从Transformer架构到逻辑推理的局限

【摘要】本文系统梳理了大语言模型（LLM）如何理解人类语言的技术原理、语义机制、逻辑推理短板及未来发展方向，结合最新研究与行业案例，深入探讨其能力边界、局限性及演进趋势，为技术从业者和AI爱好者提供权威

天枢InterGTP·2025-05-07 18:44

AI Agent 入门指南：从 LLM 到智能体

AI.AI.AI.最近耳朵里是不是总是被这些词轰炸？特别是“Agent”、“AIAgent”、“智能体”、“Agentic”……感觉一夜之间，AI就从我们熟悉的聊天框里蹦出来，要拥有“独立思考”和“自主行动”的能力了？说实话，一开始我也被这些词搞得有点晕。很多解释要么太技术化，各种框架、算法扑面而来；要么又太基础，讲了半天还是感觉没抓住重点。如果你跟我一样，不是程序员，没有深厚的技术背景，但平时一

Hello server·2025-05-07 15:50

LLM损失函数面试会问到的

介绍一下KL散度KL（Kullback-Leibler散度衡量了两个概率分布之间的差异。其公式为：DKL(P//Q)=−∑x∈XP(x)log⁡1P(x)+∑x∈XP(x)log⁡1Q(x)D_{KL}(P//Q)=-\sum_{x\inX}P(x)\log\frac{1}{P(x)}+\sum_{x\inX}P(x)\log\frac{1}{Q(x)}DKL(P//Q)=−∑x∈XP(x)log

Alfred king·2025-05-07 10:52

【AI论文】DeepCritic：使用大型语言模型进行有意识的批判

利用LLM作为评判模型来实现自动化监督是一种有前景的解决方案。在这项工作中，我们专注于研究和提高LLM的数学批判能力。

东临碣石82·2025-05-07 09:13

详解trl中的GRPOTrainer和GRPOConfig

引言在大型语言模型（LLM）的强化学习微调领域，GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法因其高效性和资源友好性受到广泛关注。

几道之旅·2025-05-07 06:56

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