在多智能体协作调度场景中，尽管存在诸如层级指挥、嵌套模式、转交模式和群聊模式等多种实现方式，但层级指挥模式仍是生产环境中最常用的方式。该模式通常由主代理生成任务拆分，调度工具或子智能体分别执行，类似

随着大模型迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。因此，如何识别、抑制甚至消除幻

我会教大家快速通过Ollama+DeepSeek+AnythingLLM这套组合拳，轻松在自己的电脑上搭建一个媲美ChatGPT的私人知识库，既享受AI的强大能力，又完全掌控自己的数据安全。

如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。

虽然推理时还需要一定显存做上下文缓存，但加上量化和推理优化，本地8GB显存的笔记本可以流畅运行4B模型，16GB显存笔记本跑8B模型完全OK！

如果每次查数据、改状态、触发工作流，都需要你离开聊天窗口，去翻 API 文档、写 curl 命令或者跑一个单独的脚本，那 Chat 的效率其实大打折扣。真正的集成，应该是让工具主动适配你的工作流程..

18 岁，创业做机器人，还卖爆单了！ （你的童年我的童年好像不一样） 这款名为 Sam 的养老机器人，就是 18 岁女孩 Audrey Lo 和她的两个同龄朋友的创业产品。

多模态学习模拟人类认知过程——例如描述电影时，我们不会孤立地评价画面或音乐，而是综合视觉、听觉和剧情信息形成整体感受。但是，这要求模型从单模态处理（如仅分析图像或文本）进化到多模态协同，能同时理解和关

听起来很完美对吧？但问题是—— 召回的候选文档质量参差不齐，真正相关的往往只有少数几个。这时候就需要一个关键角色登场了： ✨ Rerank（重排序）模型。

​ 在RAG（检索增强生成）系统开发中，技术选型与场景适配的合理性直接决定系统性能。今天我将基于企业级实践经验，系统化拆解开发全流程的十大关键误区，并提供四维优化框架，助力开发者构建高精度、高可用的R

RAG的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，一直是不少人研究和优化的方向，RAG通过整合外部知识库来增强模型能力，特别适用于实时性、准确性和专业

如果说传统 RAG 是“有问必答”的字典，那么 Agentic RAG 就是“懂你所想”的智能助理。它不再是冷冰冰的工具，而是一个可以 自主学习、自主决策、自主优化 的“虚拟员工”。

LangGraph 被广泛认为是构建生产级代理系统的首选。今天我们将通过深度研究助手这个示例，深入探讨 LangGraph 的工作流程和 MCP 的集成模式。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友

作为分布式大模型推理引擎，vLLM通过分页注意力、连续批处理等核心技术实现高吞吐与低延迟。今天我将深度解析其架构设计。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友。 ​​一、核心引擎架构​​ ​​1.1

继 7 月开源万亿参数模型 Kimi K2 后，月之暗面（Moonshot）于今日又正式抛出了其最新版本 Kimi-K2-0905。

EmbeddingGemma是Google发布的开源小规模多语言文本嵌入模型，旨在常见设备上高效运行，同时在 MTEB / MMTEB 等评测任务中保持与同类模型相当的性能

不知道你们有没有遇到过，在我们一些实际落地的AI项目中，虽然前期“Demo 很惊艳，但上线后却无人问津”。你们有没有想过问题究竟在哪？今天我将从企业级 AI 应用的真实场景切入，并通过一个Demo构建

在LLM推理计算中Prefill和Decode两个阶段的计算/显存/带宽需求不一样，通常Prefill是算力密集，Decode是访存密集。一些场景中P和D两者分开计算可提升性能。vLLM是一种主流的推

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