随着全球大炼模型不断积累的丰富经验数据，人们发现大模型呈现出很多与以往统计学习模型、深度学习模型、甚至预训练小模型不同的特性，耳熟能详的如Few/Zero-Shot Learning、In-Context Learning、Chain-of-Thought能力，已被学术界关注但还未被公众广泛关注的如Emergence、Scaling Prediction、Parameter-Efficient L

LangChain中的LLM是指纯文本完成模型（text completion models.）。这些模型通常都是接收一个字符串输入并返回一个字符串输出。大型语言模型 （LLM） 是 LangChain 的核心组件。LangChain没有自己的LLM，而是提供了一个标准接口，用于与许多不同的LLM进行交互。一句话解释：使用纯文本作为输入和输出的语言模型的接口。

LangChain 的作者是Harrison Chase，最初是于2022年10月开源的一个项目，在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年Harrison Chase 还在哈佛上大学，如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO，这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider独家报道，人工智能初创公司 LangChain在种子轮一周后，再次获得红杉领投的2000万至2

vLLM是一个基于Python的LLM推理和服务框架，由伯克利大学LMSYS组织开源。它通过创新的PagedAttention技术、连续批处理、CUDA核心优化以及分布式推理支持，显著提高了LLM的推理性能。vLLM不仅简单易用，而且性能高效，广泛应用于各种NLP任务中。

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，各个行业都在经历深刻的变革。AI不仅改变了企业的运营模式，还催生了全新的职业角色——AI产品经理。这个职位在连接技术和商业之间扮演着至关重要的桥梁作用，负责将复杂的技术概念转化为用户友好的产品和服务。对于那些渴望从其他领域转行进入AI领域的专业人士来说，成为AI产品经理是一个极具吸引力的选择。本文将探讨零基础人士如何成功转型为AI产品经理，并详细介绍该领域的前景

转行AI大模型开发难吗？怎么学才能找到工作？这应该是所有新人都会面临的问题，所以我结合自己的经历，做了一些总结和学习方法，希望能对大家有所帮助。

LangChain好理解，Lang代表大语言模型,OpenAI还是Gemini,或是国产大模型，都OK。我也是在学习一段时间的OpenAI后，投入到LangChain的怀抱，有了LangChainLLM是可拔插的，也让我们更好的投入到AI产品业务中，LangChain提供了Models 模块统一封装，并做了解耦。Chain是链的意思，它肯定是LangChain的核心。这篇文章，我们一起来动用实践链

工作需要，这两天读了一本《人工智能产品经理 - AI 时代 PM 修炼手册》这本书，总体来讲还是有一些收获的，但很多地方需要更多的书籍作为相应知识的补充，很多地方都是相对粗浅的概括。这两天比较忙，就先把自己记的提纲摘录下来，有空再慢慢完善之后的读书笔记好啦ww人工智能人才。

为了回答这个问题，我用说人话的方式拿gpts创建了一个“我”，然后让她来回答这个问题。（确认过眼神，我是懂套娃的）接下来我会先展示下整个定制过程；然后我们一起看一下她能把题答到什么程度；最后我们再一起探讨一下，基于现在的大模型能耐，我们定制一个怎样的专属机器人是最“物尽其用”的。

第一，准备，如果你可以科学上网，可以参照[# 如何获得Open ai key]这篇文章在 OpenAI 官方网站上获取。第二，如果不能科学上网，我们可以通过一些代理商获取，以下三个都可以获取到这三个代理大家自行选择，这里我不做任何评价，大家可以都使用一下，从价格、稳定性等几个方面选择最适合自己的代理，下面我就以第一个代理为例说明使用过程：第一步：使用手机号注册账号，注册完成执行第二步第二步：[gp