深入浅出LangChain4J 1.走进LangChain 1.1.什么是LangChain4J？ LangChain4J就像Java的Spring框架一样，为LLM的接入提供了一套标准的接入能力。L

大家好，我是孟健。 今天，AI 编程史上最疯狂的一天。 Claude 和 GPT 选在同一天、同一时刻发布重磅更新。 Anthropic 放出 Opus 4.6，OpenAI 紧跟着扔出 GPT-5.

Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求 在日常我们与大模型交互的过程中，通常是我输入一个问题或者场景要求，然后大模型基于我给出的信息进行生成内容。这种方式很容易出现一个答非所

隔三差五就会有一款AI应用跳出来改变世界，比如前两天蹦出来的 Clawdbot，真要它帮你干活你得把内裤交给它保管，你敢吗？ 但不试过怎么知道不适合自己呢？ 试试就试试

本文深度解析DeepSeek对话助手技术内核：基于Transformer架构，通过自注意力机制实现精准语义理解，多头注意力并行捕捉语法、指代等多维关系

2026年初，人工智能领域迎来了现象级产品——OpenClaw。这款由独立开发者Peter Steinberger打造的开源智能体平台，在短短两个月内斩获14.2万GitHub stars，创下Git

LLM为什么Decoder only架构 先给出苏神的答案： LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题

在日常办公中，重复发送通知邮件、定时推送报表、表单提交后自动回复等场景十分常见，手动操作不仅耗时，还容易出现遗漏或错误。n8n作为一款开源的可视化工作流自动化工具

Qwen3-VL-Embedding 的向量取值有何不同 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-2-1 最后更新：2026-2-3 测试模型: Qwen3-VL-Embedding-8B 前言 为什么这个

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。

慢思考的本质依然是通过生成更多的显性 Token 来换取计算时间。为了想得深，必须说得多。这一章的四篇论文都在尝试：能否在不输出废话的情况下，让模型在内部“空转”思考？ 甚至打破自回归全局规划？

本章将带你深入Transformer的每一个核心组件，从数学原理到代码实现，从直觉理解到工程优化。掌握了这些，你就掌握了现代大语言模型的基石。

一.GraphRAG与传统RAG的区别 特性 传统 RAG GraphRAG 检索核心 语义相似度（向量距离） 语义 + 拓扑关系（点线网） 理解深度 只能找到“长得像”的片段 能通过“多跳”发现隐含

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

要收最近AI相关话题中什么最火，毫无疑问是Claude Skills，让我感到震惊的倒不是它为什么火爆，而是SpringAI居然已经迅速支持上Skills了，这效率真的是堪比🚀了

对 n8n 初学者来说，不用花钱就能调用大模型API，是快速上手AI自动化工作流的关键。n8n作为可视化自动化工具，能通过API连接各类大模型，实现文本生成、情感

随着人工智能技术的快速发展，"大模型"已成为科技领域最热门的话题之一。本文将从概念拆解入手，深入解析大语言模型（LLM）的核心含义，探讨大模型的训练原理，介绍主流的本地运行平台，并通过实际代码示

本文详解如何通过自定义后端流式代理与 Vercel AI SDK 的 useChat 钩子，构建具备打字机效果的全栈 AI 聊天应用，实现低延迟、高响应的用户体验。

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