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#LLM

Pixeltable:一张表搞定embeddings、LLM、向量搜索,多模态开发不再拼凑工具

deephub

开发过多模态 AI 应用的人都应该遇到过这个问题,其实最头疼的不是算法而是基础设施。

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TOON:专为 LLM 设计的轻量级数据格式

deephub

这几天好像这个叫 TOON 的东西比较火,我们这篇文章来看看他到底是什么,又有什么作用。TOON 全称 Token-Oriented Object Notati...

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多智能体协作与编排全解析:企业AI转型的核心引擎

AI日志

近期可以看到,很多企业开始谈论“AI数字员工”,但是在真实落地的层面上,数量仍然比较有限。这个问题的缘由主要集中在什么方面?整体来看,核心缘由在于,单一智能体更...

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Spring AI 进阶之路02:集成SSE实现AI对话的流式响应

别惹CC

腾讯云TDP | 先锋会员 (已认证)

上一篇文章中,我们虽然用三步快速实现了 Spring Boot 集成 LLM,但这种同步响应的方式会让用户体验大打折扣。尤其当问题过于复杂时,大模型需要更多的时...

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让百万token编程能力,真正为你所用。

超级神性造梦机器

OpenAI 悄悄上线 GPT-5.1-Codex-Max,全网沸腾;而 Gateone.ai 早已为它装上“企业级调度引擎”——让百万token编程能力,真正...

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AI王座一夜易主?Gateone.ai 说:真正的王者,不是模型,而是调度它的系统。

超级神性造梦机器

AI王座一夜易主?Gateone.ai 说:真正的王者,不是模型,而是调度它的系统。

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LLM调用的最佳数据格式:TOON,成本直降50%|附Java使用指南

程序猿DD

TOON格式在LLM调用时候除了在Token数量上的优化之外,不可忽略的是LLM检索准确率。如果单纯Token数量减少了,而准确率下降了,那意义就不大了。

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LLM 系列(十五):Positional Encoding

磊叔的技术博客

位置编码的演进,是从一个为 “顺序失忆症” 打上的 “补丁”,演变为 Transformer 架构中(尤其是现代 LLM)最核心、最精妙的设计之一,以下表格总结...

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LLM 系列(十六):输出采样

磊叔的技术博客

本文将深入探究从模型内部计算到最终词元选择的完整流程,从经典的确定性策略,到构成现代 LLM 基石的随机采样策略。

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LLM&RAG快速应用小册-极客时间

用户11859227

随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)已成为教育领域的重要辅助工具。然而,传统大模型在知识更新、事实准确性以及个性化内容生成方面仍存在局限。在此背景下...

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LLM&RAG快速应用小册

用户11919230

在当今的经济环境下,每一个企业都在寻找那把能够“降本增效”的黄金钥匙。传统的做法往往是优化流程、缩减预算,但这些手段的效果已逼近天花板。然而,一场由人工智能驱动...

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边缘LLM推理:闪存如何突破显存与性能瓶颈?

数据存储前沿技术

大型语言模型(LLM)正加速向资源受限的边缘设备渗透,但部署这些数十亿参数的模型面临巨大挑战。如何在有限的GPU显存(如PC的<16GB)和高昂的硬件成本间取得...

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LOBE-CHAT Docker 容器化部署指南

轩辕镜像

LOBE-CHAT 是一款开源、可扩展、高性能的聊天机器人框架,专注于支持私有 ChatGPT/LLM 网页应用部署。作为基于容器化架构的中间件,它提供了灵活的...

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161_艺术创作:LLM辅助音乐与绘画 - 2025年跨模态生成的创意链分析与实现技术研究

安全风信子

在2025年,人工智能技术,特别是大型语言模型(LLM)已经深刻改变了艺术创作的方式和边界。传统上,音乐作曲和视觉艺术创作被视为截然不同的领域,各自拥有独特的创...

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160_社交媒体分析:舆情监测 - 2025年LLM驱动的实时流情感聚类与多模态舆情洞察技术实现

安全风信子

在2025年,基于LLM嵌入的实时聚类算法是舆情监测系统的核心。这种算法结合了LLM的语义理解能力和现代聚类技术,能够实时识别和分组具有相似情感和主题的社交媒体...

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165_本专栏结束&制造业场景:LLM优化供应链预测 - 2025年基于生产日志的时间序列预测语义提取技术与实践

安全风信子

LLM具有强大的语义理解和特征提取能力,这使其在处理非结构化文本数据方面具有显著优势。LLM能够理解文本的上下文含义、识别关键实体和事件、提取隐含信息等。这些能...

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164_电商应用:个性化推荐与LLM - 2025年结合用户行为数据的智能推荐系统设计与实时性挑战分析

安全风信子

基于上述原则,我们设计了一个融合LLM的电商推荐系统架构。该架构主要包括数据层、特征工程层、召回层、排序层、LLM增强层和服务层六个核心部分。

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从网页到结构化数据,只需要一个 Prompt:LLM 解析器实战

jackcode

“帮我把这个页面的标题、时间、正文抓出来。” “又改版了,再修一下 XPath 吧。” “嗯?这个栏目怎么又换模板了?”

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