微软最近发布了名为 GraphRAG（Graphs + Retrieval Augmented Generation）的创新 RAG 框架，这是一个将文本提取、语义网络分析，与大语言模型（LLM）的提示和总结功能结合在一起的端到端系统，用于深入理解文本数据集。在对私有数据中的复杂文本信息进行文档分析时，GrahRAG 使用 LLM 生成的知识图谱来大幅提高问答性能。这里的私有数据集是指 LLM 没

NLP（自然语言处理）到底是做什么？NLP 的全称是 Natural Language Processing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该...

2021 开年巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径以及求职、面试的全过程人工智能的应用...

知识图谱是近几年来一个蛮热的词，被认为是“认知智能领域核心技术之一”，“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。这么重要...

作者：Quentin Truong翻译：Nuor审校：YQH这是一段从量子比特到真实量子程序的量子编程演练。量子计算机量子计算机被发现之后，量子编程也在不断发展。本文将带你入门量子编程，...

模型、训练、算法这几个概念是机器学习和深度学习的最基础，现在看来有必要说明一下。以下所有解释均仅限于人工智能领域。模型模型是什么？通常形容AI语境下的模型一词时，比较多的情况会类比数学...

在当前大模型迅速发展的时代，各种应用场景（如多轮对话、复杂推理、代码生成等）对长上下文处理提出了更高要求。然而，传统的全注意力（Full Attention）机制虽然在捕捉全局信息上表现优异，却面临着长序列计算量爆炸的难题。为此，由DeepSeek-AI、北京大学等团队联合推出的《Native Sparse Attention》论文，提出了一种全新的稀疏注意力机制（NSA），它不仅能显著降低计算成

如果他是敌方的，标签帮助制定针对性的战术。在企业应用场景中，对模型的需要首先是执行明确任务，解决具体问题，这在很大程度上取决于模型在这个领域，能否用正确的标签体系组织信息、理解对象、判断风险与选择策略。在我们用这个标签类型给具体的某位将领分类后，就会得出五种取值中的一种，相应的也就知道了这个将领的行为模式和价值体系最终会将他带入到五大类风险中的哪一类上。“五危”这五种风险标签，只有在真实的战场中，

你在终端里对它说"帮我把项目里所有 console.log 换成 logger.info"，它就会自己去搜代码、读文件、改文件、跑测试——全程像一个真人在操作你的电脑。把"任务完成了吗"这个判断交给模型，把"该用哪个工具"这个选择交给模型，把"下一步做什么"这个规划交给模型——Claude Code 的代码本身，几乎不做任何业务决策。每一轮循环做的事情是：把当前的完整对话历史（包括用户的原始需求、

压缩后，消息历史的最前面会加一句："This session is being continued from a previous conversation that ran out of context."——告诉模型：你看到的不是对话的全部，前面有一段被压缩过的历史，请据此继续。工具的执行结果可以概括，模型的中间推理可以省略，但用户说过的每一句话，都可能影响后续任务的理解。"这不对"可能是纠正