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2026年本地部署大语言模型完全指南:用Python运行自己的AI模型

# 2026年本地部署大语言模型完全指南:用Python运行自己的AI模型 ## 为什么要本地部署大语言模型? 每次调用GPT-4、Claude这些商业API,你都在为别人的服务器买单。更关键的是,你的数据——商业计划、代码、客户信息—

当大语言模型成为肽段工程师:Pepti-Agent 如何用 MCP 协议重塑多目标肽段设计流程

## 引言:肽段——介于小分子与生物制剂之间的"黄金地带" 在药物开发的谱系中,治疗性肽段(therapeutic peptides)占据着一个极其特殊的位置。它们比常见的小分子药物大,却比抗体等完整蛋白质小得多;它们拥有蛋白质级别的靶向

当大模型遇上心理测量学:PsyScore如何重新定义自动作文评分

## 引言:一个被忽视了三十年的问题 1966年,Ellis Page首次在学术期刊上展示了计算机自动评阅英语作文的可行性。此后的六十年间,这个领域经历了统计方法、机器学习、深度学习三次技术浪潮,每一次浪潮都将评分准确性推向新的高度。然而

当仇恨遇上谣言:CATCH-ME数据集如何用多轮对话和外部知识反击网络有害信息

## 引言:仇恨与谣言的合流 互联网上的有害信息从来不是孤立存在的。一条针对少数族裔的仇恨言论,往往夹杂着捏造的统计数据、歪曲的历史事实、甚至是精心编造的阴谋论。一个反疫苗的谣言帖子下面,常常伴随着对特定种族或宗教群体的攻击性评论。这种仇

让AI智能体学会「记账」:LedgerAgent如何用结构化状态解决工具调用中的策略一致性难题

在客服等领域,AI智能体需要跨多轮对话调用工具并遵守策略规范。传统方法将所有信息塞进提示词,导致智能体容易遗忘关键状态或违反策略。LedgerAgent提出了一种轻量级推理时方法,通过维护独立的「分类账」来追踪任务状态,并在工具调用前检查策略约束,显著提升了策略一致性和任务完成率。