大型语言模型(LLM)如 GPT 可以生成文本、回答问题并协助完成多项任务。然而，它们是被动的，这意味着它们只能根据学习到的模式对收到的输入做出响应。除了这一点之外，LLM

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【

1. 什么是AI Agent？ 1.1 定义 AI Agent是一个自主智能体，能够根据用户输入的目标，自主规划、执行和优化任务，最终生成结果。它不像传统聊天模型（比如ChatGPT）只回答单一问题，而是能处理多步骤、需要工具支持的复杂

探索AI原生应用领域的事件驱动奥秘 关键词：AI原生应用、事件驱动、实时响应、事件流、智能交互 摘要：当ChatGPT能秒回你的问题，当智能客服能根据对话动态调整回复策略，当AI绘图工具能实时生成你描述的画面——这些“丝滑”体验的背后，藏着

AI伦理：AI原生应用的“道德免疫系统”一、引入与连接：当AI原生应用遇到“伦理考题”清晨，你让AI原生助手帮你写一份工作报告，它生成的内容逻辑清晰

作者：Dave Erickson 在过去的几个周末里，我一直在 “即时工程” 的迷人世界中度过，并了解像 Elasticsearch® 这样的向量数据库如何通过充当长期记忆和

论文解读：Siren’s Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models 核心要点 针对大模型幻觉问题进行综述&

文章目录 人工智能模型中的“它”是数据集。 The “it” in AI models is the dataset. 2023 年机器学习的现状 The State of ML in 2023 Research Code 研究代码 Lea

点击下方“JavaEdge”，选择“设为星标”第一时间关注技术干货！免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境&a

AI原生应用架构演进：LLM驱动的范式转变与工程挑战 关键词 AI原生架构 | 大语言模型(LLM) | 应用架构范式 | 智能交互系统 | 提示工程 | 向量数据库 | 认知架构 | 多模态融合 | 模型编排 摘要 本分析深入探讨

AI原生应用实体识别的在线学习方法：让机器像人类一样“边用边学” 关键词：实体识别、在线学习、AI原生应用、持续学习、动态数据适应 摘要：在AI原生应用（如智能客服、医疗信息抽取、舆情监控）中，实体识别（Named Entity Recog

智能网络中的AI算力挑战与解决方案：从"算力饥荒"到"智能电网"的进化之路 关键词：智能网络, AI算力, 算力挑战, 边缘计算, 分布式AI, 绿色算力, 算力优化 摘要：当我们的手机能实时翻译外语

虚拟医疗的AI架构：如何实现模型的持续优化一、引言 (Introduction)钩子 (The Hook)“某知名虚拟医疗平台的糖尿病并发症预测模型，上线3个月后准确率从89%骤降到76%—

《AI应用架构师必看：用AI驱动价值创造的10种创新模式与落地框架》元数据框架标题：AI应用架构师必看：用AI驱动价值创造的10种创新模式与落地框架关键词&#x

Gemini 2.5 登顶AI排行榜2025年03月26日 | AI日报![](https:i-blog.csdnimgdirecte7838b88f17f40c9a435f6dc48d26c59.jpeg#pic_cent

AI原生应用架构设计：最佳实践与模式——从第一性原理到落地实施的系统框架 元数据框架 标题：AI原生应用架构设计：最佳实践与模式——从第一性原理到落地实施的系统框架 关键词：AI原生架构、数据驱动闭环、MLOps、多模态融合、对抗性设计

在当今信息爆炸的时代，无论是在新媒体行业中撰写文案，还是在学术领域编写科研论文，甚至是日常的工作总结，写作需求无处不在。尤其是在面对紧急任务时&

我是Ai一开始我们内部AI老友热议ChatGPT的时候，大家首先思考的是，ChatGPT怎么和搜索技术结合起来，它能颠覆搜索吗？搜索是可追踪的&

一、从GPT-3到ChatGPT的技术跃迁路径 （一）GPT-3.5系列：代码训练与指令微调的双重升级 CodeX：代码语料的注入式增强 OpenAI在GPT-3基础上追加3000万行开源代码（涵盖Python、JavaScript等主流

欢迎您的阅读，接下来我将为您一步步分析：100 个 LLM ChatGPT Prompt 最佳实践指南。让我们通过多个角度来探讨这个主题，确保全面且深入地理解这些最佳实践。