居然JuRan

当Claude桌面助手自动整理会议纪要、Midjourney插件实时读取本地设计稿时，你是否好奇这些AI工具如何突破"数字牢笼"实现人机协作？ 这背后离不开一项革命性协议——模型上下文协议（Model

Agent指的是一个能够感知其环境并根据感知到的信息做出决策以实现特定目标的系统，通过大模型的加持，Agent比以往任何时候都要更加引人注目

在人工智能技术飞速发展的当下，检索增强生成（RAG）系统凭借其 “检索外部知识 + 大语言模型生成” 的模式，有效弥补了大语言模型知识时效性差、幻觉生成等问题，在智能问答、知识助手、企业知识库等领域得

模型压缩技术正是在这样的背景下应运而生，它旨在减少模型的参数量、计算量和存储需求，同时尽量保持模型的性能。模型压缩技术就像是给大型模型做了一次 “瘦身” 手术，让它们能够在资源有限的环境中高效运行

从 LoRA 到 QLoRA，再到全量微调，构成了一条大模型微调的进阶路线。这条路线并不是简单的技术升级，而是根据不同的应用场景和需求，提供了多样化的选择 。在实际应用中，我们需要根据自身的资源条件、

在 AI 技术飞速迭代的当下，“Context Engineering（上下文工程）” 强势闯入大众视野，在 AI 圈掀起讨论热潮，连领域权威 Karpathy 都为其发声，足见其在 AI 发展进程中

LangGraph 不仅仅局限于电商智能客服这一场景，在智能写作辅助、智能法律咨询、智能教育辅导等众多领域，都有着广泛的应用前景。它为大模型的落地应用开辟了新的道路，让我们能够更加充分地享受到大模型技

在 AI 领域，Scaling Law（缩放定律）可以说是一个相当重要的概念，它主要描述的是模型性能与模型规模（参数量）、数据集规模、计算资源三者之间的强相关关系。简单来讲，就是模型规模越大、数据集越

大模型微调绝非易事，它涉及到深度学习、自然语言处理、机器学习等多个领域的专业知识，需要面试者对模型架构、训练算法、数据处理等方面有深入的理解和丰富的实践经验