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本文用奶茶类比生成模型“选择困难症”，解析温度（调概率分布随机性，T缩放softmax）与Top-K采样（筛前K词控范围）的核心逻辑，结合双buff平衡创意连贯，附实战案例与进阶工具

AI Agent：那个“长了手脚”的GPT，正在替我们打工 开篇：Agent 到底是个啥？ 如果你最近在刷技术圈，你一定被一个词刷屏了——AI Agent。

大模型“全家桶”：除了Transformer，还有这些“配料”值得品！ 一、位置编码：给词语发“座位号” 1.1 为什么需要位置编码？ 1.2 LLaMA的绝招：RoPE（旋转位置编码） 实际效果：

本文以幽默的家庭比喻，生动拆解了AI三兄弟。记性差的RNN是“金鱼大哥”，擅长顺序但会忘记开头。眼神犀利的CNN是“放大镜二哥”，专注局部特征，是图像处理专家。而社交力MAX的Transformer是

手把手拆解Q、K、V计算：Transformer的“相亲匹配”算法 一、先看整体：三个矩阵的“角色扮演” 在Transformer里，每个词都要准备三张“卡片”： Q（Query，查询卡）

🤖 词向量：给词语办一张“数字身份证” （推一推不存在的黑框眼镜，切换成科技茶馆说书人模式） 各位街坊邻居，想象一下——如果每个词在计算机世界里都要去派出所办个“身份证”。

LangChain 是一个用于构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的流行开源框架。它不是一个模型，而是一个“脚手架”或“工具箱”，核心目标是简化将LLM与外部数据、工具和流程连接起来的过程。 您可以

让AI不再“一张嘴”：给大模型装上“四肢”和“外挂大脑”的Agent技术大揭秘 你看，你的AI助手现在能自己上网查天气、算账、甚至订外卖了——这一切，都靠“AI打工人”Agent在幕后搬砖。