0前言Perplexity推出全新功能Labs，專為Pro訂閱用戶設計，旨在支持更復雜的任務，功能超越了傳統的問答服務。這一重大更新標志著Perplexity從以搜索為核心的交互模式，轉向由生成式AI驅動的結構化、多步驟工作流。1交互模式PerplexityLabs讓用戶可在一個統一界面完成多種任務，包括生成報告、分析數據、編寫和執行代碼、構建輕量級網頁應用等。用戶可以通網頁和移動端的新模式切換器進入Labs，桌面端支持也即將上線。2適用場景...

1.免費用戶也能享受「記憶」功能升級！2025年6月3日起，開始向已登錄的免費用戶逐步推出「記憶能力」優化升級。現在，ChatGPT可參考你最近的對話內容，從而提供更貼近你的需求、更個性化的回答。免費用戶獲得的是「輕量版記憶」，能在多輪對話中保留短期上下文信息。Plus和Pro用戶的記憶功能則更強大，具備長期記憶能力。1.1啟用方式（僅適用于歐洲地區）：對于在歐盟、英國、瑞士、挪威、冰島或列支敦士登的免費用戶，會看到提...

1.推理引擎是啥？從熟悉的“服務器”說起，想象你用Java寫好了一個業務應用，如訂單處理服務，打成一個JAR或WAR包。這包能直接運行嗎？顯然不能。你需要一個“東西”來運行它：Java應用，這就是JVM。JVM負責解釋執行你的Java字節碼，管理內存，處理線程等等Web應用，你可能還需一個應用服務器，如Tomcat或WebLogic。它在JVM基礎，提供HTTP服務、Servlet容器、連接池等一系列能力，讓你的Web代碼能對外提供服務現在我們把主角換...

AI智能體正成為下一波關鍵的AI發展趨勢。經歷兩年多生成式AI熱潮后，業界關注開始轉向那些能自主執行操作的AI系統。但目前這類技術尚未廣泛應用。Capgemini調研顯示，只有10%的受訪企業高管表示他們目前在用AI智能體；但有50%計劃在2025年部署，三年內這一比例預計將達到80%。這表明，企業不僅對提升流程自動化充滿期待，且已在積極籌備落地。盡管AI智能體在提升運營效率、加速企業工作流方面潛力巨大，但它也帶來了不少風險。...

0.前言RAG是AIGC可靠性和準確性的一項關鍵技術。不過，RAG也存在一些局限，如上下文處理、成本控制及面對超大數據集時的挑戰。因此，過去一年里，業界出現了許多新方法，試圖彌補RAG的不足。下面深入了解2025年RAG領域的一些最新動態。1.RAG工作原理及其局限性RAG是一種結合LLM與外部知識源的技術。具體做法是，把文檔或數據庫等外部知識源進行分塊、向量化處理，生成所謂的向量嵌入（vectorembeddings），并存儲在向量數據庫或...

0.前言可像Ollama通過暴露本地端口，實現本地客戶端調用。1.選擇模型在LMStudio的“開發者”選項卡中選擇模型：2.端口暴露設置暴露的端口（默認1234）：啟用CORS后，可對接網頁應用或其他客戶端工具。3.啟動服務點擊狀態選項卡：控制臺會顯示運行日志和訪問地址：2025042620:55:13[INFO][LMSTUDIOSERVER]Success!HTTPserverlisteningonport12342025042620:55:13[INFO]2025042620:55:13[INFO][LMSTUDIOSERVER]Supportedendpoints...

DeepSeekR1會推理，GPT4o會看。能否讓1LLM既能看又能推理？DeepSeekR1取得很大成功，但它有個問題——無法處理圖像輸入。1.1DeepSeek模型發展自2024.12，DeepSeek已發布：DeepSeekV3（2024.12）：視覺語言模型（VLM），支持圖像和文本輸入，類似GPT4oDeepSeekR1（2025.1）：大規模推理模型（LRM），僅支持文本輸入，但具備更強的推理能力，類似OpenAIo1我們已領略視覺語言模型（VLM）和大規模推理模型（LRM），下一個是誰？我們...

1.前言自從OpenAI在2023年推出函數調用（FunctionCalling），我一直思考，咋能真正解鎖AIAgent與工具的生態系統。隨基礎模型越來越智能，AIAgent與外部工具、數據和API的交互方式卻變得越來越碎片化——開發者需針對每一個系統單獨編寫業務邏輯，讓Agent能夠適配不同環境。2.標準化顯然，我們需要一個標準化的接口來執行任務、獲取數據并調用工具。在互聯網時代，API讓不同軟件之間可以相互通信，成為了軟件的通用語言。但對AI...

0前言誠信難的當下，商品評論已成連接買家賣家的重要橋梁。2022年全球主要電商平臺平均每件商品收到約50條評論，熱門商品評論數更輕松突破千條。充分體現商品評論在電商體系地位。1商品評論的意義Infographic:Howconsumersreadandwritelocalbusinessreviews：1.1對買家其他消費者的真實體驗和反饋往往是做出購買決策的關鍵因素。研究顯示，超過95%的在線用戶會在做出購買決定前閱讀商品評論。平均每次購物之間會查看至少10行評...

0前言LLM憑借其生成連貫文本、翻譯語言甚至進行對話的能力，徹底改變人工智能領域。然而，盡管這些模型表現出色，它們在推理和理解復雜上下文方面仍然面臨重大挑戰。這些模型擅長識別并模仿訓練數據中的模式，但當任務需要真正的理解和邏輯推理時，它們往往遇困。可能導致：長對話中的不一致難以關聯分散的信息在長篇敘述中難以保持上下文一致性深入理解這些推理問題對于改進未來LLM的發展和應用至關重要。1關鍵推理挑戰1.1缺乏...

ModelContextProtocol（MCP）最近在全網引發熱議——它真有實際價值，還是只是營銷號的氛圍感？LangChain的CEOHarrisonChase和LangGraph負責人NunoCampos針鋒相對，探討MCP是否真的值得關注。Harrison：MCP在你想要為一個你無法控制的智能體提供工具時就會變得有用。如對ClaudeDesktop、Cursor和Windsurf這些應用，用戶無法控制底層的智能體，而智能體本身只具備一些內置工具。但若我想讓它使用一個默認沒有的工具呢？就需要某...