智泊AI

Google 在 2025 年 6 月推出 Gemma 3n 时，技术圈的反响截然两极。 工程团队为其在移动端的极致轻量化折服——2GB 内存即可运行 80 亿参数模型，多模态推理流畅如常；而学术界却

语义理解是模型的根基能力，语义检索则是一种特定的检索方法。 尽管语义理解和语义检索常被提及，但许多人仍未能清晰辨析二者之间的异同、内在关联及其实际应用场域。 在大语言模型的自然语言处理框架中，系统运作

在构建智能体或 RAG 系统时，一个关键瓶颈始终存在：用户用自然语言表达的需求，与系统底层的执行逻辑之间，往往隔着一道难以跨越的沟壑。 当用户脱口而出：“我电脑连不上网了。” 若系统仅做字面匹配，检索

本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。 随着大语言模型技术的迅猛演进，推理部署框架作为贯通模型能力与落

“多模态”中的“模态”（modality），即指各类数据形式或信息来源。在多模态大模型中，典型模态涵盖以下类别： 更多AI大模型学习视频及资源，都在智泊AI。 文本模态‌： 涵盖自然语言文本、经语音识

知识库系统作为大模型应用的关键模块，始终保持着与大模型的解耦特性。 此前文中曾探讨过知识库的构建困境，不少读者反馈内容空泛、缺乏实操价值。 构建知识库，从来不只是工程实现的命题，更是一场设计哲学的思辨

一、引言 在 Agent 系统的构建过程中，随着系统演进，其复杂度往往持续攀升，进而显著增加管理与扩展的难度。典型挑战包括： 工具调用数量激增‌，致使选择机制的错误率显著上升； 上下文信息高度膨胀‌，

大家都知道AI计算，特别是模型训练与推理环节，核心依赖于并行计算架构。 在AI的底层算法中，诸如矩阵乘法、卷积运算、循环结构以及梯度反传等关键操作，均需调动成千上万块GPU，通过高度并行的任务调度来高

无论是语言模型还是推荐大模型，基于强化学习的偏好对齐已成为其训练流程中不可或缺的关键环节。 本文将系统梳理强化学习在大模型中的实践路径：首先阐明其核心机制与主流算法，继而聚焦语言模型与推荐大模型的典型