一、AI大模型与数字人的发展 传统意义上，数字人是指通过计算机图形学、图形渲染、语音合成、动作捕捉、深度学习、类脑科学等聚合科技创设的非物理世界的可交互虚拟形象。数字人是一个在20世纪80年代前后开始

微调是一个强大的工具，但不是万能药。在考虑微调之前，先试试提示词优化和RAG。只有在确实需要深度定制，且有足够资源投入时，才考虑微调。

这个项目将手把手带你构建一个完整的AI研究助手。它能自动抓取学术论文，深入理解其内容，并运用先进的RAG技术，精准回答你的研究疑问。

我们还是觉得千问大模型的回答实在是AI味道太重了，我们希望AI能够拥有自己独特的风格，所以，我们就试试微调一下。 在此，感谢感谢作者Moemu的开源沐雪角色扮演训练集，也感谢所有为沐雪数据集做出

微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整；而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。

一、什么是 Codex 自定义指令 🧠 在 Codex 模型（如基于 GPT-3/4 的编程助理）中，自定义指令（Custom Instructions）是一种 配置层接口，用于控制模型在响应代码请求

这一章我们通过Google、OpenAI、Anthropic 三篇充满脑洞的论文，深入探讨模型内部状态的可访问性与可操控性。我们将从三个维度展开： 模型是否有自我认知？如何引导这种认知？如何解释？

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

从最开始的提示工程到现在的 MCP（模型上下文协议），我们一步步为大模型装上了“手和脚”——可以调用工具、读写文件、执行任务等，并且不断完善。

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，无论是想深入研究模型，还是想开发应用，都能找到清晰的路径。

mem0 是一个围绕「记忆系统」构建的开源框架，它让大模型具备“长期记忆”的能力。本文将通过源码拆解，带你深入理解 mem0 的核心设计与工作原理，尤其是最关键的记忆创建（add）机制。

函数调用功能可以增强模型推理效果或进行其他外部操作，包括信息检索、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统、触发外部操作等工具调用场景。

如果想真正弄清楚知识库、Embedding、向量数据库以及 LLM 在一个完整 AI 系统中的角色，就需要先把它们之间的关系理清楚。

很多AI产品对外的接口都复用了OpenAI公司的接口WebAPI，DeepSeek、智谱等也是如此。因此，只要学会OpenAI的接口，其他AI产品也就学调用了。

如果你正开发大模型应用，那你肯定绕不开 LangChain。但很快，你就会发现它的生态里冒出了 LangGraph、LangSmith、LangFlow 等一堆“亲戚”，让人有点摸不着头脑。

在日常开发中，我们经常需要从数据库中查询数据。但对非技术人员来说，写 SQL 查询语句可能是个“噩梦”。而随着大模型的兴起，将自然语言直接转化为 SQL 查询已成为现实。 今天，我将结合 DeepSe

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Agent更加依赖LLM的推理决策能力，通过增加规划、记忆和工具调用的能力，构造一个能够独立思考、逐步完成给定目标的智能体。

在人工智能领域，大模型就像一个 “知识通才”，通过海量数据训练，掌握了广泛的知识和技能。但在实际应用中，我们常常需要模型在特定领域或任务上表现出色，这时就需要用到模型微调（Fine-tuning）了。