LLM

您是否對不斷發展的 AI 代理世界著迷？如今，我們幾乎隨處可見 AI 代理，它們讓我們的生活更加便捷。幾乎每個領域都受益於它，無論是臨時預訂機票，還是程式設計助手。AI 代理已成功滲透到各個市場。每個人都想構建它們來最佳化工作流程。本指南探討了構建 AI 代理時應牢記的 8 大要點。

最近的研究揭示了一些令人不安的現象：一些人工智慧模型正在違反規則，拒絕關閉，甚至重寫自己的終止指令碼。曾經聽起來像科幻小說的事情，現在正在實驗室裡發生。讓我們來看看三個著名的高階 LLM 違反規則和指令的案例。

在當今世界，無論您是專業人士、學生還是從事研究工作，如果您不瞭解大型語言模型 (LLM)，或者沒有探索 LLM 的 GitHub 程式碼庫，那麼您在這場 AI 革命中已經落後了。ChatGPT、Claude、Gemini 等聊天機器人以 LLM 為核心，使用簡單的提示技術和自然語言生成內容和程式碼等任務。在本指南中，我們將探索一些頂級程式碼庫，例如 awesome-llm 和 Hands-On LLM，它們可以幫助您掌握 LLM。

本免費教程是初學者瞭解 LangGraph 如何解決這些問題的好方法。本指南將透過實際操作示例和完整程式碼，教你如何有效管理多個 LLM，讓你的應用程式更強大、更高效。

如果傳統的機器學習模型最適合某項任務，那麼就沒有必要使用我們還無法解釋其輸出的深度學習模型。大型語言模型（LLM）也是如此。更大並不意味著更好。本文將幫助您決定在特定問題陳述中何時使用小型語言模型（SLM），而不是大型語言模型（LLM）。

本教學指南為使用 LangChain 建立 MCP 客戶端伺服器提供了清晰易懂的新手指南。瞭解 MCP 客戶端伺服器架構有助於構建強大的人工智慧代理。我們將介紹一些基本知識，包括什麼是 MCP 伺服器功能，並提供一個使用 LangChain 的實用 MCP 客戶端伺服器示例。

如今，我們擁有的人工智慧聊天機器人多到手指都數不過來，而且每個聊天機器人都擁有一些先進的大語言模型和創新功能。市場上充斥著如此之多的免費和付費選項，如何選擇合適的人工智慧聊天機器人是一個挑戰。無論是工作、商務、休閒還是日常任務，本指南都能幫你找到最合適的人工智慧聊天機器人。

本指南探討了與 LLM 合作的各種解決方案，從及時工程和微調到 RAG 系統和自主人工智慧代理。每種解決方案都能為不同的用例和需求提供獨特的優勢。本指南結束時，您將瞭解何時使用哪種解決方案。

透過使用更新版的圖靈測試，他們發現這些模型不僅能回答問題，還能模仿人類的不完美之處。在本文章中，我們將探討人工智慧如何跨越工具與社會存在之間的界限，以及這對我們意味著什麼。

透過分析 Claude 人工智慧的思維能力，研究人員可以探索它的解釋是反映了真正的推理能力，還是隻是似是而非的理由。研究這些模式，就像研究神經科學一樣，有助於我們破解 Claude 3.7 思考過程背後的潛在機制。

本文探討了人工智慧中的公平性、RAG 帶來的不同公平性風險、為什麼會出現這種情況、如何減輕這種情況以及對未來的建議。

在本文中，我們將探討如何提升 RAG 管道的水平，加強每個階段的堆疊： 索引、檢索和生成。我們將介紹一些強大的方法（附帶實踐程式碼），這些方法有助於提高相關性、減少噪音並提高系統效能–無論您是在構建醫療保健助手、教育輔導員還是企業知識機器人。