聚客AI

在大语言模型、生成式AI和语义搜索等应用，我们都知道会依赖于向量嵌入（vector embeddings）来捕捉语义信息，实现长期记忆和实时推理。但传统标量数据库无法胜任这一任务，它们难以处理嵌入数据

随着Agentic AI协议的演进，AI系统正从单体模型向多代理协作生态转型。今天我将深度解析四大核心协议的技术特性与应用场景，希望能帮助到各位。 一、Agentic AI协议的核心价值 Agenti

随着AI应用从单次交互转向复杂智能体系统，传统Prompt Engineering（提示工程）的局限性日益凸显。今天我将系统阐述AI工程范式的演进路径，深入剖析Context Engineering（

检索增强智能体技术正在重塑AI应用的开发范式，它巧妙地将大语言模型的推理能力与结构化知识检索相结合，解决了传统智能体在处理动态信息时的局限性。今天我将根据实际开发中的痛点：如何设计高效、灵活的智能体系

本文系统拆解深度学习中模型剪枝、量化、知识蒸馏三大核心压缩技术，帮助各位实现16倍模型压缩与4倍推理加速。如果对你有所帮助，记得点个小红心。 ​​一、模型压缩的核心挑战​​ 深度学习模型规模激增带来四

人工智能大模型（如GPT、LLaMA等）已成为推动AI产业变革的核心引擎。其价值在于通过海量数据预训练提取通用知识，大幅提升模型泛化能力，降低微调成本。然而，大模型的开发涉及复杂的训练流程、高效的推理

近年来，大语言模型在自然语言处理领域不断演进，从GPT系列到LLaMA，持续推动模型规模与推理性能的提升。其中，专家混合（Mixture of Experts, MoE）技术因能够在控制推理成本的同时

在各行业中，AI知识库已成为提升效率的核心工具。今天我将通过企业实际落地案例，详解从架构设计到性能优化的全流程技术方案，助你避开共性陷阱。希望对你有所帮助，记得点个小红心，你的鼓励就是我更新的动力。

在对大语言模型（LLM）进行微调时，有多种技术可选。今天我们分享一下最值得关注的 4 款工具 —— 从单卡 到支持万亿参数的分布式集群，它们几乎覆盖了所有 LLM 微调场景，让我们看看该在什么时候用哪