llm

「DeepSeek-V3 技术解析」：无辅助损失函数的负载均衡编者按：在混合专家模型（MoE）的实践中，负载不均衡俨然已成为制约模型性能提升的关键瓶颈之一。传统的均衡策略往往需要引入复杂的辅助损失函数，不仅增加了训练的复杂度，还可能干扰模型的核心学习目标。工程师们在提升模型效率的道路上，一直苦苦追寻着一个优雅而高效的平衡解决方案。

山青花欲燃310

React 对接流式接口实现在现代 AI 对话应用中，流式响应（Streaming Response）已经成为提升用户体验的关键技术。本文将详细介绍如何在 React 应用中实现流式接口的对接。

货拉拉技术

LLM 驱动前端创新：AI 赋能营销合规实践自从OpenAI在22年年底发布GPT-3.5 大型语言模型（LLM）以来，LLM正在快速的进入各个领域，但是部分前端开发同学产生了一个误区，认为LLM是后端或者AI工程师的事，与咱们前端开发无关。

xidianjiapei001

LLM架构解析：词嵌入模型 Word Embeddings（第二部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索本专栏深入探究从循环神经网络（RNN）到Transformer等自然语言处理（NLP）模型的架构，以及基于这些模型构建的应用程序。

xidianjiapei001

构建大语言模型应用：句子转换器（Sentence Transformers）（第三部分）在之前的博客中，我们学习了为RAG（检索增强生成，Retrieval Augmented Generation）进行数据准备，包括数据摄取（Data Ingestion）、数据预处理（Data Preparation）和分块（Chunking）。

白云千载尽

AI时代下的编程——matlib与blender快捷编程化、初始MCPblender编程建模测试进入blender脚本模式新建一个脚本并运行上述程序，可以得到太阳系的自转公转的动画点击即可播放添加上相关颜色即可。 matlib脚本搭建simulink测试

OWL 简明指南：快速上手🦉 OWL 是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界，构建在 Camel AI 之上，其愿景是彻底变革 AI 智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互，OWL 实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。 github.com/camel-ai/ow…

浅玩一下，基于 Appium 的自动化测试 AI Agent上篇文章，我们使用 Appium 的插件 appium-llm-plugin 来辅助我们进行 UI 自动化测试。不过整个流程感觉还是不够智能，我们还是得手动去调用 API 来完成一个测试用例的编写，有没有可能把这个也去掉，用纯自然语言来写一个自动化测试用例呢？这篇文章就来试一下，来实现一个简单的自动化测试 Agent。

爱听歌的周童鞋

理解llama.cpp如何进行LLM推理看到一篇非常不错的文章和大家分享下，主要是解决了博主之前的很多困惑，记录下个人学习笔记，仅供自己参考😄

使用Ollama+Langchaingo+Gin通过定义prompt模版实现翻译功能提示词为：你是一个只能进行中英文翻译的机器。请翻译这段文字到{{.outpugLang}}:{{.input}}。

十分钟从零开始开发一个自己的MCP server（二）本来计划一篇文章介绍完如何开发一个自己的MCP server，写完十分钟从零开始开发一个自己的MCP server（一）后，发现虽然很多内容没有介绍，篇幅还是比较长的，所以分成两篇来介绍。这一篇通过一个写文件功能的例子来介绍如何开发一个具体的MCP server

十分钟从零开始开发一个自己的MCP server（一）自从chatGPT发布以后，大家探索和应用大语言模型（LLM）的热情不断高涨，不同行业、不同应用领域都在积极尝试使用大语言模型的能力解决各自的问题，取得了惊人的效果。当前，大语言模型最基础的使用方式，就是像chatGPT那样，我们向它提问，然后它给我们一个答案。这个答案，可能是提供一些信息知识，生成sql查询语句，生成一段代码，制定一个行动计划等等。然后我们使用模型提供的sql语句去查询数据库，将代码集成到自己的项目中编译执行。于是，自然而然地，我们就可以想到让大语言模型应用程序自己用大语言模型生成的sq

MCP探索MCP 作为 Agent 中很火的一个概念，我们来了解一下它具体是什么？有什么作用？有什么应用场景？在下文开始之前，我们首先来关注一个场景：在USB 协议诞生前，电子设备（如手机、平板、键盘）使用不同的充电接口，这导致：

聊聊Spring AI的Advisors本文主要研究一下Spring AI的Advisorsorg/springframework/ai/chat/client/advisor/api/Advisor.java

AI学习-1-Ollama+OpenUI+NeutrinoProxy本地搭建Deepseek-R1本章分享个人怎么在本地部署大模型，并让它可以被公网访问需要：个人电脑，具有公网IP的服务器具体分为三个步骤：

AI大模型之词向量（Word to Vector）词向量和词嵌入都是指，将单词转换成向量，然后再使用余弦相似度计算单词相似度。一个指向量，一个指转换成向量的过程。

【译】Anthropic：追踪大型语言模型的思想原文地址: www.anthropic.com/research/tr…像 Claude 这样的大语言模型，并非由人类直接编写程序，而是通过海量数据训练而成。在训练过程中，它们会学习自己的策略来解决问题。这些策略被编码在模型为生成每个词所执行的数十亿次计算中。对我们这些开发者来说，这些策略就像个黑盒子，难以理解。这意味着我们不理解模型是如何完成它们所做的大部分事情的。了解 Claude 这类模型的工作原理，能让我们更好地理解其能力，并确保它们按照我们的意愿行事。例如：

xidianjiapei001

构建大语言模型应用：数据准备（第二部分）本专栏通过检索增强生成（RAG）应用的视角来学习大语言模型（LLM）。如上图所示，是检索增强生成（RAG）的数据准备流程

聪明的一休丶

MCP Server 实现一个天气查询Question: 什么是 uv 呢和 conda 比有什么区别？ Answer: 一个用 Rust 编写的超快速 (100x) Python 包管理器和环境管理工具，由 Astral 开发。定位为 pip 和 venv 的替代品，专注于速度、简单性和现代 Python 工作流。

AI大模型之词袋模型（Bag-of-words）词袋模型忽略词与词之间的顺序关系。将文本中的词看作一个个独立的个体，只关心每个词出现的频次。一般的自然语言处理工具包都为我们提供了分词工具。比如，英文分词用NLTK，spaCy，中文则使用 jieba 包对这些句子分词，以词为单位处理语料，而不是字。