玩转AGI

谷歌刚刚发布11月最新Agents白皮书 Google《Introduction to Agents》：智能体时代的工程哲学；原文见附录【AI大模型教程】 一、从预测式 A...

大型语言模型（LLM）赋能的知识图谱构建：综述 【AI大模型教程】 知识图谱（Knowledge Graph, KG）长期以来一直作为结构化知识表示与推理的核心基础设施。随...

AI界的“四大天王”：AIGC、RAG、Agent、MCP，你pick谁？ 【AI大模型教程】 一、前言 哈喽大家好，我是老周聊架构的主理人老周。今天我们来聊下AI相关的一...

AI 智能体协议全景图：2025 年 AI 原生应用开发不用再 “瞎折腾”！ 【AI大模型教程】 现在 AI 行业正发生一件超关键的事： 前几个月，我们还看着 AI 智能体...

Agno开发教程系列：Agno 与 RAG 【AI大模型教程】 目录 1. RAG 概念与原理 • 1.1 什么是 RAG • 1.2 RAG 工作原理 • 1.3 传统 ...

从 MCP 到 RAG 再到 Agent：AI 应用架构的下一次跃迁 【AI大模型教程】 AI 应用正从“单模型智能”向“多智能体协同”快速演化。从 RAG（知识增强）到 ...

手把手教你卷积神经网络(CNN)模型：模型性能评估和预测策略 引言：mRNA修饰预测的重要性 N6-甲基腺苷(m6A)是真核生物中最常见的mRNA修饰类型，参与mRNA剪接...

大模型优化技术：模型稀疏化 稀疏化是一种通过减少不必要的计算和内存消耗来优化机器学习模型的技术。它的基本理念是通过增加模型中零值元素的比例（比如权重或激活中的零），减少计算...

langchain从入门到精通——大模型函数调用与agent开发 大模型函数调用 1.1 函数调用的本质与组成【AI大模型教程】 在概率架构下，大语言模型的回复是非结构化且...

面试官问：RAG 的生成模块是怎么设计的？ 【AI大模型教程】 很多同学看完都问我： “那生成模块要怎么设计？我现在的项目只是在 prompt 里把文档拼一拼，有没有更系统...

谷歌 AI Agent 强化课程：Day1 带你掌握 12 种 Agent 设计模式！ 谷歌 AI Agent 强化课，Day1 主要学习AI Agent核心概念和两个非常...

agent近期记忆技术及落地实践整理 最近在做agent记忆模块搭建的相关研发工作，一开始认为agent的记忆就是维护上下文，应该和chatbot的对话管理差不多，但真的做...

知识图谱增强型RAG技术三剑客 Ragflow、Xinference与Neo4j的组合是构建知识图谱增强型RAG（检索增强生成）系统的强大技术栈。三者分别聚焦于 “知识提取...

医疗场景精炼数据 qwen3 微调实践记录 偶然刷到基于modelscope上一个精炼医疗数据集，刚好下半年一直在做医疗风险防控，随即试了下医疗数据集的qwen3模型微调。...

面试官问：Agent 的记忆模块是怎么实现的？ 回到今天的主题，面试官经常问这样一个问题：【AI大模型教程】 这个问题其实比听起来难。 很多人回答“就是存上下文呀”，但这只...

深度解析FlashMLA: 一文读懂大模型加速利器 FlashMLA是一种在变长序列场景下的加速版MLA（Multi-Head Latent Attention），针对de...

从零实现一个简单的 RAG 系统 最近，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）在人工智能和大模型领域中崭露头角，成为一种...

一文看懂 Agentic AI：搭建单体 vs 多智能体系统，结果出乎意料！ 最近，我开始尝试构建不同类型的 Agentic AI 系统，最让我着迷的，是“单智能体（Sin...

智能体上下文工程（ACE）：可扩展与可落地的AI大模型应用开发框架 走向未来 大语言模型（LLM）的应用正在经历一场核心范式转移：系统性能的提升不再单纯依赖于模型权重的大规...

大模型开发理论与技术——大模型应用体系梳理，对大模型应用整体认识 “ 大模型技术开发是一个复杂的领域，我们需要对其形成基础的认知体系，才能知道我们在做什么以及怎么做。”【A...