🧭 引言：当AI遇见Web 在互联网的黎明时期，Web是静态的、平面的、像“电子书”一样的存在。 但自从AIGC（AI-Generated Content）登场后，Web世界彻底“热闹”起来了。 想象

为什么很多项目在Demo演示的时候堪称惊艳，但到真正的企业化落地时却总是翻车？ 背后的问题究竟是什么？我们今天一起来看看！ AI Agent 存在的问题 从模型层面看，核心问题始终围绕着这三个痛点：‌

一位AI从业者在网上分享了自己的学习过程，仅用14天就学完了LLM所需要的核心知识，学习笔记在GitHub上斩获了675+星星，并且还在持续上涨。

OpenAI甩出的《构建智能体实践指南》，第一次把「数字员工」的打造方法讲透了。今天就用最轻松的方式带你拆解这份指南，3步上手，让AI帮你搞定重复工作，告别996！

这篇文章我们就来梳理一些关于大模型的术语，包括 LLM、MCP、RAG、Agent、LangChain、vLLM、蒸馏 等等。

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

后训练（Post-training）则是为了让模型变得“懂规矩、有逻辑、讨人喜欢”（像接受职业培训）。这一部分是目前企业应用最广泛的技术领域，涵盖了从 SFT 到 LoRA 再到 RLHF 的全流程。

从产品经理（尤其是 AI / 平台型 PM）的视角看，LangChain 本质上是一套**为 AI 应用规模化而生的抽象体系

🎯最近在深入学习 LLM 大语言模型，整理了一份系统入门指南，也推荐一个相关的课程。如果你也关注 AI 如何改变开发流程、如何用 LLM 提升效率，不妨一起看看。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）正在成为大模型落地的标准范式，但“用了 RAG ≠ 系统就可靠

如果你是对AI研究充满热情的研0或研1同学，想要找准研究方向、构建系统知识体系，那么这篇文章将为你打开一扇通往AI Agent世界的大门！在这个AI技术爆炸的时代，掌握Agent技能意味着站上了技术浪

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

NLP 的基石（词向量）出发，深入剖析 Transformer 架构的细节——Tokenizer 分词原理到 BPE 算法实现，手写 Self-Attention、MQA/GQA 以及旋转位置编码

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）框架通过融合从大型文档语料库中检索到的关键信息，显著提升了生成语言模型的能力。

开源界又来了一位重量级新成员！小米今天正式推出并开源其最新模型 ‌MiMo-V2-Flash‌。 该模型采用专家混合架构（MoE），总参数量达 ‌3090 亿‌，活跃参数为 ‌150 亿‌，性能表现足

大模型世界里只有数字, 它是怎么知道 “狼” 和 “狗” 差异明显, “狗” 和 “犬” 意思相近的呢? 今天我们不谈复杂的句子理解, 只聚焦语言最基础的单元: 单个词.

大模型是什么 大模型（Large Model）是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和

白皮书旨在系统性地讲解生成式AIAgent的原理、架构和应用实践，为开发者提供构建更强大、更灵活的AI系统的指导。