随着AI技术的快速发展，一种新的编程范式——Vibe Coding（氛围编程）正在改变软件开发的面貌。本文将探索Vibe Coding的演进历程，分析Gemini等大模型在生成产品需求文档方面的优势，

大家好, 我是印刻君. 今天我们来聊注意力 (Attention) , 这个 Transfromer 架构的核心. 不少科普文章, 在介绍到注意力时, 都会刻意绕过数学公式, 单纯靠比喻来解释注意力.

还在为管理多个平台的 AI API 密钥而烦恼吗？ Personal LLM API 让你能通过一个入口调用所有大模型。它不仅部署简单、开箱即用，还特别优化了极致的“打字机”流式对话体验。

现代化智能体Ai 分层架构 基础设施层： Gpu/Tpu Cloud云算力支持，数据仓库，负载均衡，文件存储系统，工作流调度系统，监控运维系统等 Agent网络层： 包含自主规划Agent，通信协议，

国产大模型能替代 Claude 做项目吗？实测国产大模型 MiniMax M2.1 两天，用它解决 Android 项目 3 个真实需求

探讨推理模型、架构设计、开源权重模型的竞争态势、推理时扩展技术，以及那些已在悄然塑造 2026 年格局的变革趋势。

提示工程的本质是将通用LLM转化为专用智能工具的工程化方法，其核心价值在于通过精准的输入设计，弥补自然语言的歧义性，提升模型输出的确定性与可控性

知识库系统作为大模型应用的关键模块，始终保持着与大模型的解耦特性。 此前文中曾探讨过知识库的构建困境，不少读者反馈内容空泛、缺乏实操价值。 构建知识库，从来不只是工程实现的命题，更是一场设计哲学的思辨

在本文中我们了解了`LLM`、`Agent`的基本概念，还简单在本地搭建了一个简易的`Agent`，用于帮你充分理解`Agent`的五大组成部分：**LLM、感知、工具、记忆

QwenLong-L1.5模型，通过后训练与内存框架解决长上下文推理难题，支持超长文档处理，并推荐在DigitalOcean GPU上部署。

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。

LangChain 是一个开源框架，用于构建基于大语言模型的智能体和应用。它通过提供可互操作的组件和第三方集成，简化AI应用开发流程，帮助开发者快速构建、测试和部署可靠应用，同时保护开发者的技术投资以

“多模态”中的“模态”（modality），即指各类数据形式或信息来源。在多模态大模型中，典型模态涵盖以下类别： 更多AI大模型学习视频及资源，都在智泊AI。 文本模态‌： 涵盖自然语言文本、经语音识

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

本文深入解析如何通过 LangChain 的 RunnableWithMessageHistory 和 InMemoryChatMessageHistory 实现 LLM 的对话记忆能力

🧨 一、AI时代的“职场断层”：不是失业，是失配 现在的AI浪潮，与蒸汽机、互联网革命最大的不同，在于它不是“体力替代”，而是“认知替代”。 过去： 机器取代了人力； 工人转型成管理者。 现在： 算法

序幕：当爱因斯坦的幽灵遇见图灵的机器 👻🤖 深夜的实验室里，经典计算机的风扇嗡嗡作响，像一位疲惫的老管家在叹息。此时的你，或许正训练着第127个epoch的神经网络，看着loss曲线像蜗牛一样爬行，心

矩阵是 AI 背后的数学工具, 图像识别时会用到它, 同类推荐时会用到它, 大模型训练也会用到它. 它让 AI 能够批量处理数据. 如果我们想了解 AI 原理, 了解矩阵很有必要.

交叉验证是机器学习中评估模型性能的核心方法，通过轮换数据划分实现稳健评估。文章系统解析了k折交叉验证的原理与实现，展示其在模型比较和超参数优化中的关键作用。随着大模型时代的到来，传统交叉验证面临计算成