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LLM的语言表征与人脑高阶视觉表征的一致性让“读脑”不再是巫术

人类大脑能够从视觉输入中提取复杂的信息,包括物体、它们的空间与语义关系,以及与环境的互动。然而,长期以来,缺乏一种量化方法来刻画这种复杂信息。本研究探讨了大语言模型(LLM)所编码的上下文信息是否有助于建模大脑从自然场景中提取的复杂视觉信息。研究团队发现,将自

人脑 llm 表征 视觉 巫术 2025-09-26 18:04  5

AI应用的技术架构

AI调用模式是目前最广泛、最成熟的AI应用形式。其核心价值在于将大型语言模型(LLM)强大的自然语言理解和生成能力,封装成一个可按需调用的黑盒服务,以解决边界清晰、输入输出明确的原子化任务。这种模式的成功关键在于精准——通过精确的提示词获得可预测、高质量的响应

应用 llm 架构 工作流引擎 工作流 2025-09-26 20:07  5

总结了 13 个 顶级 RAG 技术

AI 能否大规模生成真正相关的答案?我们如何确保它理解复杂的多轮对话?我们如何防止它轻率地吐出错误的事实?这些都是现代 AI 系统面临的挑战,尤其是使用 RAG 构建的系统。RAG 将文档检索的强大功能与语言生成的流畅性相结合,使系统能够基于上下文感知、基于事

rag metadata llm rag技术 kolkata 2025-09-26 09:49  4

ReAct Agent:原理、应用与实战指南

在早期的大语言模型应用中,提示工程是连接用户意图与模型输出的核心手段。然而,纯提示驱动的方案在多步推理、工具调用和动态环境交互中常显不足。传统大语言模型存在三大固有局限:知识时效性不足(无法获取实时信息)、计算能力受限(难以处理复杂计算)以及无法与环境交互(缺

应用 智能体 llm agent react 2025-09-26 04:57  4

谷歌出品!详解LangExtract:轻量却强大的结构化信息提取神器

在数据驱动的时代,大量有价值的信息隐藏在非结构化文本中—比如详尽的临床记录、冗长的法律文件、大量客户反馈与评价等。很多时候我们需要把其抽取成更结构化的内容。这是因为结构化信息:更易于被索引与查询、更适合统计分析与挖掘,也更易于被软件集成(RPA、API、工作流

谷歌 llm 轻量 langextract attribut 2025-08-19 19:48  4

AI时代最大的讽刺:人被雇来做AI铲屎官

2023伊始的一波人工智能高潮,把人工智能推向了人类生活的方方面面。随着ChatGPT、DeepSeek为代表的LLM大模型崛起人工智能确实已经逐渐地改变了我们的生活、学习和工作。人们只需一个提示词,几秒钟一幅创作图,一篇文章就搞定了。然而只需乍看一眼需阅,我

人工智能 llm chatgpt 垃圾邮件 伊佐 2025-09-25 20:17  4

SIEM-MiiND星智神盾 常见问题

SIEM-MiiND星智神盾是中企通信自建的智能安全信息及事件管理(SIEM)平台,采用前沿人工智能技术,综合提升智能安全运作中心(AI SOC)整体效能,提供更快、更准的全天候安全监控、威胁分析与事件回应服务。

llm soc 神盾 星智 星智神盾 2025-09-25 14:51  6