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大模型多语言支持能力的评估与增强方法 随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练语言模型（以下简称“大模型”）已成为自然语言处理领域的核心。其应用范围从最初的单语言任务迅速扩展至全球…

如何防止大模型泄露训练数据中的敏感信息 随着大规模人工智能模型的广泛应用，模型训练数据中的敏感信息泄露风险日益凸显。这些敏感信息可能包括个人身份信息、商业机密、未公开数据或受版权保…

大模型在医疗问诊场景中的准确性保障策略 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型等大模型在医疗健康领域的应用探索日益增多，尤其是在医疗问诊场景中，其展现出了强大的信息处理和初步交互潜…

大模型与传统规则引擎融合的混合智能架构 在人工智能技术飞速发展的当下，以大语言模型为代表的生成式AI展现了强大的通用认知与内容生成能力。然而，其在精确性、可控性、可解释性及执行确定…

大模型冷启动阶段如何快速验证商业价值 在人工智能浪潮中，大模型技术吸引了大量关注与投入。然而，对于许多企业尤其是初创团队而言，在资源有限的冷启动阶段，如何快速验证其商业价值，避免陷…

大模型输出结构化数据的稳定方案 在当前的大模型应用开发中，让模型输出稳定、可解析的结构化数据（如JSON或XML）是一个常见且关键的需求。无论是构建智能助手、数据提取工具，还是需要…

使用LangChain构建复杂大模型应用的陷阱与规避 在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为构建智能应用的核心组件。LangChain作为一个流行的框架，极大地简化…

大模型服务的监控指标体系搭建指南 引言随着大规模预训练模型的广泛应用，构建稳定、可靠、高效的大模型服务已成为许多企业的核心需求。服务的复杂性、资源的高消耗以及业务的高敏感性，使得建…

大模型微调中学习率与批次大小的调参经验 在大型语言模型的微调过程中，学习率与批次大小是两个至关重要的超参数。它们的设置不仅直接影响模型收敛的速度与稳定性，更决定了微调后模型的最终性…

如何设计大模型Agent的工作流与工具调用机制 随着大语言模型能力的不断提升，构建能够自主规划并调用外部工具完成复杂任务的智能体（Agent）成为关键研究方向。一个设计精良的Age…