LLM

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。

在本文中，我們將指導您最佳化設定，在這種情況下，我們將使用 LM Studio，其友好的使用者介面和簡便的安裝使事情變得更容易一些。我們將介紹模型選擇和一些效能調整，幫助您充分利用 LLM 設定。

yFiles 是一個功能強大的 SDK，旨在簡化複雜網路和資料關係的視覺化。當與 LlamaIndex 結合使用時，它將成為即時視覺化知識圖譜並與之互動的強大工具。本指南將指導您完成整合過程，重點介紹基本步驟，並演示具有影響力、實用性和可解釋性的生成式人工智慧應用程式的關鍵功能。

在這篇 Mistral 3.1 與 Gemma 3 的對比中，我們將探討它們的功能，評估它們在基準測試中的效能，並進行一些實際測試，以找出更好的模型。

在本文中，我們將探索 LLMs.txt 的發展歷程，研究其結構和優勢，深入探討技術整合（包括 Python 模組和 CLI），並將其與新興的 MCP 標準進行比較。