## 🤔 Why - 为什么我们需要RAG？ ### 痛点一：LLM的"健忘症" 你有没有遇到过

引言 在DeepSeek-OCR的编码器架构中，CLIP被作为关键组件引入。 多模态模型的核心挑战之一在于视觉信息的语义理解，即完成语言与图像在共享语义空间中的对齐映射。 本文将系统解析OpenAI于

本文通过 DeepSeek 大模型与 SQLite 构建了一个自然语言操作数据库的原型，利用动态 Schema 注入和强约束 Prompt，实现从口语化指令到可执行 SQL 的端到端生成。

在真正开讲之前需要补充一下“16. 基于 CPU 的转换、量化实现”和“18. 持续优化模型微调”中遗漏的信息。 “基于 CPU 的转换、量化实现”内容补充 在这章我通过 Python 导出基于 Op

重新梳理 LLM 的 Token 概念，解析 GPT-5.1 的多语言编码优化、计费与上下文窗口限制，并给出本地用 tiktoken 预估 Token 的实践方案。

OpenAI 挑战了一项被视为不可能的任务：通过将Transformer的权重在训练过程中压缩至接近绝对零值，强制模型仅依赖极少数连接执行全部计算。 这一极端条件下，模型内部负责逻辑推理的"计算电路"

使用LLaMA Factory框架加载此数据集对大模型进行微调，并借助SwanLab等工具实时监控训练过程，从而训练出一个能理解特定领域知识的垂直领域大模型。

本文聚焦这5个「小白友好型」标杆模型，从通俗案例→核心原理（含深度公式）→零门槛服务器实操→5维性能对比全方位拆解，附带自动下载数据集的Python项目（无需翻墙、无GUI也能跑），让你半小时吃透

LLM 原理是根据前面的 token 预测后面的 token，Prompt 是最早输入的 token。 LLM 有一些配置也能影响模型输出。 参数 温度 Temperature 温度是 softmax

在学习 AI (尤其是大模型和 RAG) 的过程中, 我发现向量 (Vector) 是理解这一切的基础 为了帮助大家跨越数学门槛, 我整理了这份指南

下面我以一名 AI 大模型开发专家的视角，列出目前市面上比较受欢迎且成熟的开源框架，说明它们的定位、核心优势、局限，并给出选型建议与对比表，帮助你快速判断哪个最适合你的项目。

这是一套面向中国开发者、初学者友好、Linux平台优先适配的实用教程体系。它深入浅出地拆解了从环境配置、模型部署，到全参数微调与LoRA调教的完整过程，为大模型技术的大众普及铺设了一条康庄大道。

今天我就从专业角度出发，给大家精挑细选了 6 个在 GitHub 上“狂飙”的 AI 教程项目，不仅实用、完整、还都是免费开源的！

RAG + Agent + Prompt工程上 首先介绍一下rag是什么吧 相信你们在日常使用ai中，都会遇到ai胡说八道的情况，特别是当提问一些比较专业的问题时，而rag的作用就是解决这个问题，本质

发版核心内容为 Gemini 3 Pro 和 DeepSeek-V3.2-Exp 两大顶尖模型的首次《深度测评报告》，旨在为用户提供最前沿、最可靠的技术选型依据。

📚 目录 引言：工具系统在 AI Agent 中的核心价值 第一部分：搜索类工具详解 第二部分：SQL 工具详解 第三部分：文件工具与 Python 执行 第四部分：MCP 工具详解 第五部分：最佳实

RAG + Agent + Prompt 工程中：搭建本地向量数据库Qdrant、文档处理与多语言支持国际化 前言：为什么向量数据库如此重要？ 在 RAG（检索增强生成）系统中，向量数据库 是连接“用

何恺明团队再次推出创新成果，延续其"回归本质"的研究理念，提出"Just image Transformers"（JiT）框架。 该技术突破性地使扩散模型能够直接生成清晰图像，而非传统噪声或含噪量预测

它提供了一套完整的学习路线图和可以直接上手的 Colab 笔记，目标就是带你从入门到精通，无论你有没有基础或是想深入研究模型、开发应用，都能找到清晰的路径。