吐血推荐8个AI论文网站，专科生轻松搞定毕业论文！ 专科生的救星：AI工具如何改变论文写作方式 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的专科生开始借助AI工具来提升论文写作效率。尤其是在当前AIGC（人工智能生成内容&am…

本文详细介绍了在Ubuntu 18.04环境下部署大模型的全流程，包括GPU环境配置（CUDA和cuDNN安装）、ChatGLM-6B模型的下载与部署。文章提供了实用的避坑建议、环境检查命令、量化版本选择指南以及详细的部署步骤，帮助读者快速搭建自己的…

本文详细介绍使用vLLM在本地部署大语言模型的完整流程，包括创建虚拟环境、通过ModelScope下载Qwen/Qwen3-0.6B模型、配置并运行LLM服务器，以及通过OpenAI兼容API接口调用本地模型。文章提供详细命令代码和使用示例，帮助读者实现本地大模型的部…

本文全面介绍了AI Agent的概念、发展及框架。AI Agent作为大模型的延伸，具备自主性、反应性等特征，通过控制端(推理规划)、感知端(多模态输入)和行动端(工具使用)实现复杂任务处理。应用场景包括单代理任务执行、多代理协作及人机交互。文章讨论了AI Age…

文章介绍了Agentic RAG技术，即智能体检索增强生成，这是传统RAG的进阶版本。它将AI智能体嵌入RAG流程，具备自主决策、交互式扩展和反馈回路等特性，通过反思、规划、工具使用和多体协作等模式提升性能。文章还介绍了多种进阶架构&am…

文章详细解析了大型语言模型(LLM)中的Function Calling、MCP和A2A三大核心技术。Function Calling通过监督微调实现，教会模型识别意图和参数提取；MCP是标准化工具交互的协议框架；A2A则使AI智能体之间能够协作。文章还提供了系统学习LLM的方法…

文章探讨了大语言模型在构建知识图谱时的根本性挑战，指出生成式模型因文本生成机制与结构化知识需求不匹配而存在幻觉、碎片化等问题。作者提出判别式模型更适合结构化提取，强调断言知识图谱作为可验证基础的重要性，并介绍通过层级关系、规则…

文章讲述了农学背景的王东从销售工作转型学习AI大模型的故事。他通过自学Python、数据库、机器学习等技能，经历多次面试后成功获得AI岗位工作。作者分享了学习路径、面试经验和职场心得，强调了抓住机会和找到适合自己领域的重要性。最后提供了AI大模型学…