第一章：智能家居调节进入GLM时代随着生成式语言模型（Generative Language Model, GLM）技术的成熟，智能家居系统正从传统的规则驱动模式迈向以语义理解为核心的智能调节新时代。GLM 赋予家居中枢更强的上下文感知与自然语言交互能力…

检索增强生成（RAG）是解决大语言模型（LLM）实际使用中的一套完整的技术，它可以有效解决LLM的三个主要问题：数据时效性、幻觉和数据安全问题（在我之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍——从架构到…

第一章：Open-AutoGLM触控优化技术概述Open-AutoGLM 是一种面向智能终端设备的自适应触控优化框架，专为提升触摸屏在复杂交互场景下的响应精度与用户体验而设计。该技术融合了动态手势识别、触摸轨迹预测与多点触控冲突消解算法，能够在低延迟条…

本文深入探讨了RAG(检索增强生成)技术如何从架构层面解决大语言模型的幻觉与知识瓶颈问题。通过将知识检索与生成模型解耦，RAG构建了动态、低成本的外部知识架构，实现基于外部证据约束生成，并确保生成过程可观测可验证。这种架构范式转变使大…

作为审稿人，您有权免费访问ScienceDirect和Scopus 审稿人数据库访问权益指引 以下是您作为审稿人可享受的Elsevier数据库免费访问权益的核心信息与操作说明，方便快速理解与使用： 一、核心权益详情 访问资源：免费使用 ScienceDirect（全球顶尖科学、技术、医学领域全文数据…

第一章：Open-AutoGLM考试倒计时：最后24小时的全局策略在Open-AutoGLM认证考试进入最后24小时的关键阶段，制定高效的全局策略是确保通过考试的核心。此时的重点不再是广泛学习新知识，而是聚焦于知识体系的完整性、关键模块的强化以…

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种人工智能框架，旨在利用大语言模型（LLM）进行跨外部知识源的自然语言查询。RAG的核心思想是通过“外挂知识库”的方式给大模型提供更可靠的知识来抑制…

本文系统分析大语言模型驱动智能体(LLMDAs)在护理实践中的应用，涵盖协作、增强和交互三种技术架构。LLMDAs可提升诊断准确性、优化资源分配并改善患者体验，覆盖临床、家庭和社区场景。尽管面临数据隐私、内容可靠性和责任归属等伦理挑战，但LL…