- 博客(731)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 一文搞懂DeepSeek预训练：关键技术原理与工程实践解析
预训练技术的本质是让AI先建立语言世界的“通用知识地图”，再通过少量标注快速定位“任务目的地”。这种范式突破使得AI首次展现出接近人类的语言理解和创造能力。本文将从以下方面介绍：
2025-07-29 11:15:37
411
原创 产品经理的AI必修课：MCP、AI Agent到底是什么？
MCP像一个装修得很好的厨房，锅碗瓢盆、调味料、菜谱、食材应有尽有；而AI Agent就像一个聪明的厨师，他走进厨房，知道你想吃什么，然后一边和你聊天一边做好这顿饭。
2025-07-29 10:58:34
333
原创 RAG与智能体深度对比：从技术架构看智能体是否属于RAG的延伸
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
2025-07-29 10:56:31
556
原创 一文搞定上下文工程：1400+文献背后的关键知识点系统梳理
只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！
2025-07-28 10:53:26
601
原创 多智能体AI开发者的福音！2025年最热门的5个开源框架推荐
我们正式进入了AI智能体的时代！但现在已经不再是单打独斗的机器人时代了——2025年是个转折点，AI智能体之间的协作正成为主流，而不是例外。
2025-07-28 10:48:55
616
原创 智能体开发必知：AI Agent构建的六个核心原则详解
构建一个真正有用的 AI Agent 并不简单。Manus 团队在这条路上走了很多弯路，重写了四次架构，最终总结出了一套实用的经验。今天我们来解读他们的核心发现，看看如何避开那些看似聪明却适得其反的陷阱。
2025-07-28 10:46:54
530
原创 大语言模型冲击下，Java开发是危机还是转机？技术人必读
希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！
2025-07-28 10:42:50
898
原创 企业级本地智能体架构：LangChain + MCP + vLLM + Qwen3-32B私有化部署方案
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
2025-07-27 08:45:00
1324
原创 大模型架构设计全景解析：DeepSeek R1、Kimi K2等8种架构技术剖析
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
2025-07-26 09:48:38
774
原创 AI入门到精通｜一文搞懂8个关键概念，从小白到高手的必修课
随着AI的热潮逐渐升温，越来越多的人开始关注和了解AI，但是很多专业的概念和名词却让大家望而却步。于是我希望借着这个专栏，和大家一起聊聊AI，共同探讨AI相关的知识。今天这篇文章是系列的第一篇，先向大家介绍AI相关最热门的8个关键概念。
2025-07-25 10:54:13
729
原创 LangChain让AI变聪明的奥秘：深度解析“你问我答“实现原理
如果说大语言模型（LLM）像一个知识渊博但健忘的老师，LangChain 就是那个贴心的助教，帮你安排好一切，从记笔记、查资料、到回答问题，一条龙服务。
2025-07-25 10:51:30
941
原创 创业者的AI指南｜吴恩达最新演讲解析10倍速创业方法论
在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
2025-07-25 10:49:46
913
原创 AI智能体工作流变现指南：从小白到赚钱的完整路径（扣子平台实操）
当下最热门的智能体搭建平台——扣子（Coze）。在扣子上，你可以像搭积木一样，直观地创建和组合智能体与工作流。
2025-07-24 11:29:13
926
原创 Transformer为何如此强大？一文读懂颠覆AI界的革命性技术
今天，我们不聊玄乎的概念，而是从公式到结构，一步步拆解这个让 AI"变聪明" 的核心框架。看懂它，你就看懂了当前 90% 大模型的底层逻辑。
2025-07-24 11:14:54
629
原创 AI Agent多轮对话记忆难题如何破解？7种关键优化方法深度解析
在基于大模型的 Agent 中，长期记忆的状态维护至关重要，在 OpenAIAI 应用研究主管 Lilian Weng 的 博客《基于大模型的 Agent 构成》中，将记忆视为关键的组件之一，下面我将结合 LangChain 中的代码，分享7 种不同的Agent记忆维护方式在不同场景中的应用。
2025-07-24 11:12:54
610
原创 AI智能体架构设计：9大核心技术深度解析
AI 智能体架构设计的9大核心技术包括：AI 智能体、Agentic AI、WorkFlow、RAG、Fine-tuning、Function Calling、MCP、A2A、AG-UI 等，下文详细剖析之。
2025-07-23 11:34:43
974
原创 基于Dify的企业知识库快速搭建实战指南
在企业数字化转型加速的背景下，大型金融机构由于组织架构复杂、业务条线多元（如理财、信贷、保险、科技等多条业务线）、合规监管严格，其知识管理面临更系统性的挑战：
2025-07-23 11:30:19
1148
原创 一文看懂RAG系统的评估核心指标
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
2025-07-23 11:25:18
976
原创 爆肝整理｜让LLM秒懂你的秘密武器：上下文工程全解析
上下文工程是优化AI大模型性能的系统方法，通过动态管理信息输入，让模型生成更准确、相关的回应。本文将深入剖析其原理、技术和实践方法。
2025-07-22 11:38:14
1168
原创 Java开发者如何切入大模型时代？一文掌握LLM开发核心路径
从大模型的工程化、实用化角度来说，当你厘清Spring-AI这一套API设施的逻辑后，事情最后还是会回归到业务开发人最熟悉的CRUD领域。就像使用Mybatis操作MySQL一样，我们会用 spring-ai 来操作大模型。
2025-07-22 11:33:02
814
原创 主流大模型架构全景解析：Llama、Qwen、DeepSeek 等六大模型核心技术对比
看到一个看到个写得非常好的文章——大型 LLM 架构对比，文中列举了 llama-3.2, Qwen3-4B, SmolLM3-3B, DeepSeek-V3, Qwen3-235B-A22B, Kimi-K2 的架构并详细探讨了他们的区别和优势。在学习大模型的同学建议读一读！
2025-07-22 11:29:20
948
原创 小白也能看懂的RAG分块策略：21种方法+进阶技巧一文讲透
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是很多 AI 工程师“又爱又恨”的一项技术。理论上，它听起来很简单：“从自定义数据中检索出上下文，让 LLM 基于这些内容生成答案。”
2025-07-21 11:40:12
778
原创 上下文工程是什么？AI智能体落地的关键技术一文讲透
随着大语言模型（LLM）能力的不断跃升，AI 智能体正在从纯对话系统迈向更复杂的多轮推理、多工具协同与长期任务执行。
2025-07-21 11:25:26
743
原创 Manus 核心技术揭秘：7大关键技术支撑的上下文工程架构设计
随着 AI 智能体技术的快速发展，如何高效构建和优化 AI 智能体系统已成为业界关注的焦点。本文是对 7月19日 Manus 联合创始人兼首席科学家季逸超（Yichao ‘Peak’ Ji）在撰写的《Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus》一文的整理。
2025-07-21 10:34:39
988
原创 RAG原理与应用面试题解析：大模型工程师必须掌握的10个知识点
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-07-17 14:55:20
660
原创 AI Agent怎么开发？LangChain带你6步起飞，小白也能上手！
AI 智能体应用在企业场景中落地越来越多了，本文通过从挑选企业业务场景开始，构建最小可行性产品（MVP），再到测试 AI 智能体应用的质量和安全性，最后到生产中的部署运维等全方位带你基于 LangChain 6步构建一个 AI 智能体应用。
2025-07-17 14:48:31
579
原创 RAG系统中的文本切片难题：15种Chunking策略全面解析，轻松搞定RAG！
你知道吗？在构建一个强大的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统时，决定其“聪明程度”的，可能不是模型本身，而是——你怎么“切块”你的文档。
2025-07-17 14:43:56
800
原创 从理论到实战：MCP + LLM + Agent 八大架构详解
随着AI智能体技术的快速发展，如何高效构建和管理多Agent系统成为开发者关注的焦点。本文将深入解析8种当前最受欢迎的LLM Agents开发框架，并详细演示如何为每种框架集成MCP Server，让你的智能体拥有强大的外部工具调用能力。
2025-07-16 15:12:13
1374
原创 MCP 是什么？它和 API 究竟有什么不一样？
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
2025-07-16 14:29:09
1146
原创 A2A、MCP 和 ACP 协议详解：每位 AI 工程师都应该掌握的基础知识
MCP[1]（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司提出的一种标准化接口，用于向大型语言模型（LLMs）提供结构化的实时上下文信息。
2025-07-15 17:05:34
1102
原创 AI 领域热门概念辨析：AI Agent 与 Agentic AI 的差异全梳理
来看一篇综述文章，了解 AI Agent 和 Agentic AI（注：在这篇论文的语境下接近于 Multi-Agent）这两个当前 AI 领域的热门概念的联系和区别。
2025-07-15 14:01:22
1042
原创 AI 工程下一个风口？深入解析 Context Engineering 的价值与前景
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-07-15 13:54:55
1092
原创 一文搞懂如何规划1个AI Agent
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
2025-07-14 14:12:01
747
原创 RAGFlow vs FastGPT，如何选型落地 RAG 应用？
RAGFlow和FastGPT都是当前非常活跃且功能强大的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，旨在帮助企业或个人更高效地构建基于私有知识库的智能问答、文档分析等应用。
2025-07-14 14:09:26
792
原创 上下文工程会成为下一代 AI Agent 的核心竞争力吗？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
2025-07-14 14:03:12
1135
原创 Java开发转AI工程师实战指南：2025年必备技能与大模型学习路线
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
2025-07-13 10:45:00
891
原创 LLM推理框架选型指南：10大主流工具技术对比详解
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂，以及硬件需求不断提升，部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案，使LLM的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具，到面向企业级高性能生产环境的推理引擎，各类解决方案能够满足不同场景的需求。
2025-07-12 09:34:00
798
原创 什么是世界模型？一篇文章带你全面理解
世界模型是一种能够对现实世界环境进行仿真，并基于文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频、预测未来状态的生成式 AI 模型。它整合了多种语义信息，如视觉、听觉、语言等，通过机器学习、深度学习和其他数学模型来理解和预测现实世界中的现象、行为和因果关系。
2025-07-12 09:23:37
790
原创 Agent应用落地避坑指南：技术经验全公开
2025年被称为Agent元年，很多与Agent相关的应用、框架和协议在如火如荼的迭代升级。但我的感受是，市面上很多ToC的Agent应用看起来效果很惊艳，但真正落地ToB场景产生商业价值，能给企业带来实际收益的确寥寥无几。除开企业价值等因素，单从技术层面，以个人薄见主要原因有两点
2025-07-11 18:39:51
874
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人