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序言 大家好！今天我们来深入聊聊谷歌最近在Cloud Next大会上发布的那个热门话题——A2A协议。你可能听说了，它是关于“智能体之间无缝协作”的，但心里或许会犯嘀咕：“这听起来和我用过的LangC

🟡 GUI迈向API（MCP协议诞生前） GUI：直观界面，面向人类，封装好每次交互背后的路径。 API：抽象代码，面向机器，提供API接口，供程序调用。 对于非计算机专业的朋友，你平时使用的软件（如

首先，提示工程的主要重点是如何编写有效的提示，但随着我们致力于设计能够运行多轮推理和更长时间范围的更强大的智能体，必须制定一个策略去管理整个上下文状态（包括System Prompt、User Pro

不整长篇大论，你也记不住， FastAPI 的核心机制说白了就四件事： 装饰器绑定路径、 函数签名自动解析请求参数、 Depends 注入服务端上下文、 函数体里写你自己的业务逻辑 这四块合起来，从前

🟡序章：Transformer的并行缺陷 Transformer有超强的视力，它的核心武器——自注意力机制正是让它能一步到位地处理句子中的所有词，计算它们之间错综复杂的关系，这比 RNN/LSTM 那

🟡世界的语言——向量 人工智能的核心挑战，在于将人类世界中海量的、非结构化的信息——文字、图像、声音——翻译成机器能够进行计算的符号。在所有可能的数学对象中，向量就成为了这门通用语言的基石，将世间万物

现代AI的智能本质就是对概率分布的建模与优化。无论是生成式模型（如GPT、DALL·E）还是强化学习系统（如AlphaGo），其核心都在于通过大规模参数和数据，逼近复杂数据分布，从而在特定任务上适应。

引言 想象一下，你在调试一个大语言模型LLM，输入一句指令，却发现模型的回答似乎在“掩饰”什么。比如，你问：“达拉斯所在州的首府是哪座城市？”模型回答：“达拉斯在得克萨斯州，首府是奥斯汀。

为何有了RAG还需要微调 RAG技术实现了基于外部知识库的问答，还需要对大语言模型进行微调吗？ 首先要理解RAG固有局限性，本质就是把自然语言变为向量，那就得知道变成向量的两种方式：稀疏表示 or 稠