前端欧阳

许多 agent 教程比较偏概念的科普，看完了后还是不知道怎么编程，这里以能够上手编写一个 Agent 为目标，理解 LLM 的关键概念，掌握构建 Agent 的关键技术。

AI大模型调用全流程技术指南：涵盖Transformer架构、自注意力机制、RAG检索增强、Function Calling工具调用、MCP协议等核心技术，详解从前端到后端的完整实现架构与性能优化策略

按照大家卷的程度来看，在未来的不久不管你是前端还是后端，大模型底层原理将会是和源码一样成为面试中的热门话题。

今天AI圈又出大事了，简直比电视剧还精彩！OpenAI居然宣布全员放假一周！你以为是GPT-5研发成功，要庆祝一下？NONONO，真相是……他们被Meta挖墙脚挖到“家里失火”了，人直接麻了！这瓜太大

谷歌在2017年发布Transformer架构的论文时，论文的标题是：Attention Is All You Need。重点说明了这个架构是基于注意力机制的。

这个级别的offer，如我同学所说，在当时的年级里确实是数一数二的，大部分同学本科毕业确实是拿4-5k的平均水平…

我不能理解这个3星是怎么评定出来的，喉咙像是突然塞了一坨米饭似的，发不出声音，憋得有点哽咽般的酸胀。 明明我尽职尽责，加班加点，超额完成了工作，为什么还只是3星？

前端日志采集，说简单也简单，说复杂也复杂，取决于业务想要什么粒度的数据，以及开发者能接受多少侵入性、延迟和兼容性问题。今天我们就来盘一盘常见的几种前端上报方式，以及各自的优劣势和适用场景。

一个佛系内推人的觉醒。大家好，我是11！每年3、4月都是激烈的求职季节，过去我总把内推当“随缘功德”——转发个JD就算完事儿，结果经常被候选人已读不回，还被HR追杀质问...