情感攻击：表情符号如何欺骗人工智能语言模型 在当今数字化时代，人工智能语言模型已成为我们生活中不可或缺的一部分。它们被广泛应用于各种领域，从聊天机器人到内容生成，从智能客服到语言翻译。然而，一项新的研究揭示了一个令人担忧的问题：表情符号可能会欺骗这些看似强大的人工智能语言模型。 随着人工智能技术的不
人工智能（AI）正在成为企业变革的关键驱动力，但训练大型语言模型（LLMs）所需的巨大计算资源往往成为其广泛应用的主要障碍。特别是对于那些希望通过AI技术实现重大影响但又无法承担高昂成本的组织来说，这一挑战尤为严峻。 专家混合模型（Mixture of Experts, MoE）的崛起 专家混合模型
大语言模型（LLMs）如GPT和BERT已经彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，推动了从文本摘要、翻译到对话系统和检索增强框架的广泛应用。这些模型在理解和生成类人内容方面展现了非凡的能力。然而，传统的LLM架构在处理长文本序列时常常面临内存和计算限制，以及处理长输入序列中位置信息的能力不足。这些瓶
什么是BERT以及它的工作原理 在自然语言处理（NLP）的广阔领域中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，基于变换器的双向编码器表征）已经成为了一个具有变革性的模型。它由谷歌的研究人员在2018年提出，自那以后，B
在当今快节奏的世界中，时间是最宝贵的资源。要在有限的时间内掌握一项技术技能，尤其是像检索增强生成（RAG）这样的前沿技术，需要更聪明的学习方法和明确的学习路径。本文将为你提供一份详细的RAG专家成长路线图，帮助你在2025年成为这一领域的专家。 什么是RAG？ 检索增强生成（Retrieval-Au
