techlead_krischang

LLM Agent是一个程序，其执行逻辑由底层模型控制。与少样本提示（few-shot prompting）或固定工作流等方法相比，LLM Agent的特别之处在于它能够定义并适应执行用户查询所需的步

一种名为 ** LLM2Vec ** 的新方法正在改变我们对大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）中的使用方式。 研究人员提出了一种创新方法，将通常仅用于生成文本的大型语言模型转化为更强大

# 钟科：被黑暗卡住的开发梦 提起视障群体的就业，绝大部分人可能只能想到盲人按摩。但你知道吗？视障人士也能写代码。 钟科，一个曾经“被黑暗困住”的人，他的世界，因为一场突如其来的疾病，失去了色彩

在数字化浪潮中，文档解析技术正成为大模型发展的关键力量。为了帮助大家深入了解这一技术，并探索其在大模型训练与应用中的重要作用。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为提升大型语言模型（LLMs）能力的重要方法之一，通过整合外部知识，显著改善了生成内容的质量和相关性。

大语言模型（LLM）借助大规模数据集进行训练，能够在零样本或少样本提示下完成多种任务。随着检索增强生成（RAG）方法的兴起，这些通用模型越来越多地被组织用于各种应用，从简单的聊天机器人到更复杂的智能

本文包含软件架构的重要性、定义及其常见模式，架构对系统成功的影响，五种主要的架构模式及其最佳应用场景，评估优秀架构的关键质量属性。

Together AI 推出了一款名为 LlamaCoder 的全新AI编程助手，它能够通过文本描述生成完整的应用程序。

论文速读：Seed-Music: A Unified Framework for High Quality and Controlled Music Generation