大模型教程

最近乱七八糟的事太多，今天来点偏技术实战的，带大家用LangChain & LangGraph快速入门用编程创建智能体，用LangSmith进行追踪，Agent-Chat构...

本系列文章的深度有限，只是个人对大模型知识脉络的梳理，同时也会借鉴一下同行的博客内容充实本文，文末将会注明参考来源。...

今天，我们将通过一份2025年AI Agent开发路线图，全面解析Agent开发领域的核心技术栈和发展路径。...

想进入AI工程领域？这张路线图覆盖了从Python基础到多智能体系统的核心方向，还推荐了优质学习资源～...

Token 是文本被分割后的基本组成部分。在自然语言处理中，为了让模型能够理解和处理人类语言，需要将一段连续的文本（如句子或段落）分解成更小的单元，这些单元就是 Token...

大模型训练成本很高，且在推理过程中需要大量的计算资源，为了能够实现大模型应用落地，需解决大模型推理成本、模型响应速度等问题，这就需要对大模型进行推理优化。...

一位AI从业者在网上分享了自己的学习过程，仅用14天就学完了LLM所需要的核心知识，学习笔记在GitHub上斩获了675+星星，并且还在持续上涨。...

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。...

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不...

一本让开发者与 AI 从业者翘首以盼的 LLM入门与实战指南——《图解大模型：生成式 AI原理与实战》来了...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）框架通过融合从大型文档语料库中检索到的关键信息，显著提升了生成语言模型的能力。...

这本中国人写的大模型书已经在外网被很多人引用为 2025 年最好的大模型教材，reddit、X 上很多人在推荐，有人说第一次知道大模型到底在干嘛。...

Training（模型训练）本质是AI世界的‘科学烹饪实验’——以数据为食材原料，用超参数作配方比例，借验证集做品控质检，将‘玄学炼丹’的试错过程，淬炼成‘可复现的精密工程...

在大模型落地的众多路径中，RAG（检索增强生成）是几乎“最值得掌握”的一项技术。它将知识库与大模型结合，让模型不仅“知道”，还能“答得准、说得清”。...

在以文本交互为主的情况下，重点放在对文本信息的加工上；如果包括各种类型的信息（例如，需要道路状况的识别和声音的感知的无人驾驶），则用于图像和声音的数据的访问接口将被对接。...

Agent智能体让 AI 不再仅仅是会说的工具，而是真正拥有了自主行动力，能够目标驱动、自我规划、执行复杂任务，甚至组成虚拟团队进行协作。...

Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不...

Ollama 的特点在于它不仅仅提供了现成的模型和工具集，还提供了方便的界面和 API，使得从文本生成、对话系统到语义分析等任务都能快速实现。...

随着ChatGPT、DeepSeek等大模型（LLM）的崛起，开发者已不满足于简单的对话框交互，而是迫切希望将其深度集成到自己应用中，以构建更强大的智能应用。...

过去的深度学习框架对文字的处理，没有考虑到（大范围的）上下文，例如 RNN 就会一直循环计算前面的文字的影响力，但是距离一长，前面内容的记忆会丢失得比较多，而且 RNN 这...