- 博客(1546)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【必藏】大模型分布式推理完全指南：vLLM单节点与多节点部署实战
本文详细介绍了vLLM大模型在三种分布式推理场景下的部署方法：单GPU、单节点多GPU张量并行以及多节点多GPU结合张量并行与流水线并行。文章提供了具体部署命令示例，包括单节点2/4 GPU配置和多节点环境下使用multiprocessing/Ray两种运行时的配置方法。通过实例演示了参数设置和节点配置，为开发者高效部署大模型推理服务提供了实用指导。最后还提供了AI大模型学习资源获取方式。
2026-01-08 22:09:44
434
原创 何为Transformer 架构？
Transformer架构是一种基于自注意力机制的深度学习模型，通过编码器-解码器结构实现序列到序列的转换。其核心创新在于摒弃传统RNN结构，采用多头注意力机制并行处理输入数据，大幅提升了模型效率和长距离依赖捕捉能力。该架构包含位置编码、层归一化、前馈网络等关键组件，支持并行计算，在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。随着AI大模型时代的到来，掌握Transformer原理成为进入人工智能领域的重要基础，相关学习资源包括技术路线、面试题集、实战案例等系统化资料，助力开发者从入门到精通。
2026-01-07 23:42:43
209
原创 “想入行AI，哪个岗位最适合我？”2026年6大高薪潜力岗解析与入门清单请查收！
当人工智能技术以颠覆性态势重塑产业格局，当传统岗位在自动化浪潮中面临重构风险，当代职场人正站在职业选择的关键转折点。以AI大模型研发、数据智能分析为核心的新兴岗位，不仅以每年超10%的增速释放就业机会，更成为高薪赛道的“香饽饽”——据招聘平台统计，热门AI岗位平均每1个职位就有超50份简历竞争。 与其在海量岗位中盲目投递，不如精准锁定“AI赋能下更具竞争力”的职业方向。本文将从趋势研判、能力构建、资源整合三大维度，为你拆解AI时代的职业突围路径。
2026-01-06 15:22:40
1170
原创 大语言模型（LLM）入门：人工智能领域的颠覆性突破，系统解析其概念、技术、影响与未来趋势！
作为人工智能领域近十年最具颠覆性的技术突破之一，大语言模型（LLM）正以其强大的文本理解与生成能力，打破传统自然语言处理的技术边界，渗透到科研、产业及日常生活的多个场景。本文将从概念解析、技术原理、优劣势分析、行业影响及未来趋势五个维度，系统梳理LLM的核心逻辑与发展脉络，并结合最新技术动态补充实践案例，为读者构建全面的认知框架。
2026-01-06 15:19:09
537
原创 从ReAct到RLM：揭秘大模型Agent的终极形态，探索人工智能的未来发展！
MIT研究团队提出的递归语言模型(RLM)是一种解决大模型"上下文腐烂"问题的创新方案。RLM将超长文本存储于外部REPL环境，大模型通过生成操作指令按需调取内容，并利用递归调用机制将复杂任务分解给子模型处理。这种推理时策略使大模型从被动阅读者转变为主动管理者，有效突破了物理上下文窗口限制，实验证明其在处理千万级token文本时表现优异，成本可控。
2026-01-06 15:16:05
895
原创 从零开始学大模型知识蒸馏：黑盒白盒技术详解，一篇全掌握！
这篇文章系统调研了大模型知识蒸馏技术，将其分为黑盒（仅访问教师模型的输入输出）和白盒（可访问中间状态）两类。介绍了代表性文献，包括综述研究和具体实现方法，如DeepSeek-R1的黑盒蒸馏和DistilQwen2.5的黑白盒结合方法。还讨论了蒸馏效果的量化评估方法，内容全面覆盖知识蒸馏的理论基础、技术分类、实践案例和评估方法，适合研究者和开发者学习参考。
2026-01-06 15:14:34
848
原创 【保姆级教程】llama.cpp从零部署教程：让普通电脑也能运行大模型，CPU/GPU全支持！
llama.cpp是一个高性能的C/C++语言模型推理工具，支持跨平台部署，可在普通电脑上流畅运行量化模型。文章详细介绍了通过Docker方式安装启动llama.cpp的完整流程，包括CPU/GPU版本的配置，以及使用其Web UI和OpenAI兼容API与模型交互的方法。该工具性能优异，依赖少，完全免费且私密，适合搭建本地AI应用，满足各类场景需求。
2026-01-06 15:01:04
1058
原创 抓住2026年职场红利：不写代码，90天精通1个AI项目，薪资轻松破25K！
过去一年，“AI提示工程师”岗位薪资涨幅超过180%，大量非技术背景人才正通过独特路径进入这个高薪领域。2025年的职场革命已不是编程技能的竞赛，而是如何让AI在真实业务场景中创造价值的理解力竞争。
2026-01-05 15:49:48
936
原创 2026年AI大模型岗位面试必备：270道高频面试题及详细解析，助你从入门到精通（附PDF版）！
本文系统梳理了Attention机制及其在Transformer中的应用。首先介绍了Attention的核心思想，即通过动态计算输入序列各部分的权重，实现对重要信息的聚焦。详细解析了Attention的计算步骤，包括Query、Key、Value的计算及权重分配过程。对比了Attention与传统Seq2Seq模型的差异，并区分了self-attention和target-attention。文章还探讨了Attention与全连接层的本质区别，指出Query-Key机制是Attention的核心特征。最后，
2026-01-05 15:47:27
643
原创 2026年从零开始掌握AI Agent开发：五大框架实战指南！
文章介绍了AI Agent的概念、特性和企业应用案例，并详细解析了2024年五大主流Agent开发框架：Phidata、Swarm、CrewAI、Autogen和LangGraph。每个框架都有其独特优势，如Phidata的内置UI、Swarm的轻量级设计、CrewAI的可扩展性、Autogen的跨语言支持和LangGraph的图结构工作流。文章还提供了代码示例和实践指南，帮助开发者快速上手构建高效智能的AI Agent系统，提升开发效率和质量。
2026-01-05 15:45:18
948
原创 大语言模型推理优化深度探索：技术细节、面临的挑战与未来前景！
大语言模型(LLM)的推理优化是提升其效率和实用性的关键。文章详细介绍了推理优化的概念、涉及领域(模型压缩、高效服务、硬件加速等)和关键技术(模型剪枝、知识蒸馏、量化等)。同时讨论了未来挑战(准确性与大小的权衡)和机遇(算法创新、定制硬件、边缘计算等)。推理优化作为多领域交叉的新兴领域，需要端到端的解决方案，未来将涌现更多技术突破和商业模式。
2026-01-05 15:43:38
724
原创 LightRAG vs GraphRAG 2025终极对比：从零开始掌握大模型RAG技术选型指南！
本文深入对比了LightRAG与GraphRAG两大RAG框架，从系统架构、功能特性、应用场景等多维度分析差异。LightRAG以轻量高效、敏捷更新见长，适合成本敏感、动态数据场景；GraphRAG擅长深度推理和全局分析，适合复杂决策支持。文章提供基于业务需求的选型建议，指出多数企业选择LightRAG即可满足需求，特殊场景才考虑混合系统，两者代表效率与深度的不同技术路线。
2026-01-05 15:40:37
709
原创 AI大模型与Agent开发工程师：解锁年薪50万+的黄金职业，从入门到精通的全面指南！
本文详解AI大模型与Agent开发工程师职业前景，介绍大模型作为"大脑"、Agent作为"手脚"的协同关系，分析从传统AI到Agent系统的技术演进路径。详细列举开发工程师、算法专家和架构师等岗位分类及薪资范围(20K-75K)，说明适合的专业背景，强调这是一个不看背景只看能力的领域，为想入行的人提供全面指导和发展方向。
2026-01-04 15:35:50
1207
原创 2025年大模型时代就业宝典：精通核心技术，打造不可替代的职业发展蓝图！
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。
2026-01-04 15:31:32
533
原创 Dify高并发崩溃的PostgreSQL陷阱与5大性能优化方案，LLM应用开发者的必备指南！
本文剖析了Dify平台在高并发场景下PostgreSQL数据库的三大性能痛点：连接池耗尽、慢查询连锁反应和日志存储困境，并提供了五项实用优化方案，包括数据分层存储、异步写入、读写分离和连接池扩容等。通过实践测试，这些优化可使QPS提升300%，响应时间减少75%，有效解决了LLM应用的数据库性能瓶颈，为构建稳定高效的大模型应用提供了有力技术支撑。
2026-01-04 15:29:51
742
原创 强化学习微调不用LoRA？浙大研究揭示DoRA才是王者，打破性能天花板！
本文研究了强化学习微调(RLVR)中的参数高效方法，发现传统LoRA在RLVR中表现不佳。基于SVD的初始化方法(如PiSSA)会导致"谱崩塌"，因为RLVR倾向于在非主成分空间更新。浙大团队提出的DoRA通过解耦幅度和方向，提供了更适合RLVR的更新机制，实验证明其在数学推理任务上不仅优于标准LoRA，甚至超过了全参数微调，为RL微调提供了新思路。
2026-01-04 15:24:45
880
原创 重新定义「智能体」：从自主性到主动性，Manus创始人揭秘AI三大前沿与实战应用
鉴于Meta收购Manus的消息甚嚣尘上，我们发现Manus这家公司在被收购之前，对外作出了一场公开演讲，Manus AI联合创始人兼首席产品官张涛，在10月29日新加坡企业发展局主办的SWITCH大会上，分享了对于智能体的理解。
2026-01-04 15:20:55
868
原创 AI大模型应用架构师实战指南：从入门到企业级落地！
本文从工程实践角度剖析了AI智能体在企业落地的四大架构设计维度：总体架构分层设计、协作模式设计、MCP工具调用标准化设计和编排框架设计。详细阐述了如何设计分层架构实现业务产品开发，如何实现多智能体任务分配与协作，如何通过MCP协议增强工具调用能力，以及如何构建完整的智能体编排平台。这些架构设计能力是AI大模型应用成功落地的关键，为企业提供了系统化的实施路径。
2026-01-03 10:00:00
595
原创 AI大模型应用新架构——上下文工程如何解决信息瓶颈，建议收藏学习！
上下文工程正成为AI大模型应用架构师的核心技能，它超越传统提示词工程，强调系统性组织正确信息、工具和格式。多数AI应用失败非因模型能力不足，而是缺乏关键上下文。上下文工程系统包含动态信息流、智能工具访问、内存管理和格式优化四部分。随着大模型性能提升，上下文质量将成为主要限制因素，而非模型本身能力。
2026-01-03 08:45:00
1445
原创 单Agent到多Agent：案例落地实践全面解析！
文章介绍了Agentic System的定义、架构设计与演进。Agentic System包含感知、决策、执行、反馈四大核心组件，可通过LLM驱动或规则引擎实现。多Agent系统借鉴分布式系统思路，解决单Agent智力不足、容错性和协作问题。案例展示了从单Agent到多Agent的演进过程，并介绍了RAG优化、知识图谱、强化学习等技术优化，实现模型准确度提升和持续优化。
2026-01-02 09:15:00
852
原创 AI大模型架构选择指南：单智能体VS多智能体，性能提升90%VS15倍成本！
文章探讨了AI大模型应用中单智能体与多智能体架构的选择。Anthropic的多智能体架构可提升90%性能，但Devin指出其存在上下文丢失、决策冲突、成本高等问题。当前阶段单智能体架构更可靠，但多智能体是未来方向。作者建议根据具体场景选择合适架构，并提出使用Milvus向量数据库作为统一记忆中枢的解决方案，以缓解多智能体系统的信息孤岛问题。
2026-01-02 08:00:00
675
原创 AI智能体架构设计精髓：12条核心原则与高效任务执行策略！
本文解析了AI智能体的本质和架构设计的12条核心原则。智能体通过Prompt、Switch语句、累积上下文和For循环实现任务执行。关键设计原则包括：自然语言转工具调用、自主掌控提示词与上下文、将工具视为LLM的结构化输出、统一执行与业务状态、实现简易生命周期管理、通过工具调用实现人机协同、掌控控制流、利用错误信息自我修复、构建小型聚焦的智能体、支持多入口触发以及采用无状态化归并器模式，旨在构建高效可靠的AI智能体系统。
2026-01-01 09:45:00
857
原创 AI架构师成长：RAG系统多模态文档解析全攻略！
本文详细剖析了RAG系统中各类知识文档的解析工具与技术，涵盖结构化知识（知识图谱、表格）、半结构化数据（HTML、JSON）、非结构化知识（PDF、纯文本）及多模态内容（图像、音频、视频）。针对不同数据特点，文章介绍了如GRAG、TableRAG、GPTPDF、CLIP等前沿解决方案，帮助开发者从海量信息中精准提取有价值内容，提升RAG系统输出质量，为构建高效大模型应用架构提供实用指南。
2026-01-01 08:30:00
1536
原创 感觉快撑不住的IT人，今年都去学大模型了！这份真实突围指南，能救急！
凌晨一点半，写字楼十七层的灯还亮着。小张揉了揉干涩的眼睛，屏幕上的代码开始重影。这是他连续第三周凌晨下班，也是这个月第四次产生“把电脑从窗户扔出去”的冲动。“昨天开复盘会，我差点在会议室睡着。”小张苦笑着给我发语音，“产品经理又双叒叕改需求了，就加个按钮的事，害得我熬到两点。早上九点还要站会，我现在靠冰美式续命，感觉心脏都在抗议。”
2025-12-31 15:56:25
1046
原创 （含2025总结）大厂“真题”流出：2026大模型面试题库（附详解），据说是官方面试官整理的…
本文梳理了大模型相关面试中的核心问题，涵盖模型原理、评估方法、优化策略及实际应用案例。重点解析了Transformer架构的核心技术，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码等关键设计。同时探讨了大模型训练中的资源优化、可解释性保障等实际问题，并提供了注意力机制在NLP和CV领域的应用实例及优化方法。文章还包含针对不同经验水平面试者的回答建议，以及大模型结构特点与性能权衡的实用指导。
2025-12-31 15:54:19
824
原创 【深度分析】AI产品经理必备的10大核心技术，从入门到精通
本文详细解析了AI产品经理必备的10大核心技术，包括提示词、AI Agent、RAG等，强调AI PM需具备扎实的技术认知和数据敏感度。文章指出AI PM核心价值在于"让AI技术有用、好用"，工作围绕"需求拆解-技术选型-数据落地-体验优化"展开。AI PM应明确技术边界、聚焦场景适配、强化数据思维，通过掌握这些核心技术实现AI产品的有效落地。
2025-12-31 09:30:00
1486
原创 每天吃透一个AI大模型知识点——生成式AI
生成式AI是一种能创造原创内容的人工智能，不同于传统分析型AI，它可直接生成文本、图像、音乐等内容。核心技术包括Transformer架构和大语言模型，通过学习海量数据理解模式规律。广泛应用于写作、图像创作等领域，但存在"幻觉"等局限性。生成式AI正融入各类工具平台，成为数字生活的基础能力，适合作为创意助手拓展人类创造力边界。
2025-12-31 09:15:00
1501
原创 深入浅出：万字长文揭秘如何优雅开发复杂AI Agent，掌握未来科技的关键技能！
最近，大家都在讨论MCP（Model Context Protocol），它通过标准化协议，实现了工具和AI应用的解耦，推动了AI Agent应用研发范式的转变。尽管MCP非常有价值，但它并非万能。一个"聪明的"AI Agent不仅仅依赖于MCP。MCP主要解决了工具调用、Prompt模板、资源访问等标准化问题，但对于AI Agent的工具选择、任务规划、多Agent协同等核心挑战，仍存在局限，并在实际复杂应用场景中暴露出一些不足。
2025-12-31 09:00:00
625
原创 2025年AI行业热点：应用层核心技术人才年薪破百万，字节跳动、腾讯等巨头争相布局黄金赛道！
在2025年的科技浪潮中，AI行业的发展势头愈发迅猛，而其中最大的机遇，毫无悬念地聚焦在**应用层**领域。随着大模型技术逐渐成熟，如何将技术转化为实际落地的产品与服务，成为企业竞争的核心焦点，也催生了大量高薪岗位与职业转型机会。
2025-12-30 16:19:27
652
原创 从运营到AI产品经理：3个月自学转型之路，揭秘原型图、数据分析与AI理论三大技能的学习路径！
本文分享了一位从运营转行AI产品经理的3个月自学路线。作者提出AI产品经理需掌握原型图、数据分析和AI理论知识三大基础技能，并详细规划了四阶段学习路径：初阶应用(10天)、高阶应用(30天)、模型训练(30天)和商业闭环(20天)。文章强调不要过度追求技术深度，重在建立产品思维，坚持每日学习，建议先完成一个完整项目来巩固所学知识。
2025-12-30 16:17:36
1425
原创 LangChain从入门到精通：构建大模型应用的必学框架！
LangChain是构建大语言模型应用的开源框架，作为AI应用中间层，解决Prompt管理、上下文控制、外部数据接入等问题。其核心抽象包括LLM接口、结构化提示词、可组合执行流程、上下文管理、检索接口等组件。通过LangChain，开发者可构建企业知识库、智能客服等应用，使大模型应用从Demo走向生产环境具备工程结构和系统能力。
2025-12-30 16:16:19
753
原创 从零开始搞懂大模型：程序员必学的Transformer架构与LLM核心原理！
本文系统化解析了大语言模型(LLM)的核心原理，基于Transformer架构详细介绍了词元输入、自注意力机制、多头注意力、前馈神经网络等关键技术环节，并阐述了"预训练+微调"的训练范式。文章还探讨了多模态模型、AI体应用及大模型产品的三层结构，为开发者提供了理解LLM工作机制的完整框架，是入门大模型技术的必读指南。
2025-12-30 16:13:50
1020
原创 干货！大模型智能体架构完全指南：17种实现方案助你从入门到精通！
GitHub仓库提供17种基于LangChain和LangGraph的大模型智能体架构实现，通过Jupyter笔记本提供端到端代码。从基础到高级涵盖反思、工具调用、ReAct、规划、多智能体系统等，配有评估指标和实际应用场景，是开发者系统学习智能体构建的实用资源。
2025-12-30 15:49:53
750
原创 AI测试开发工程师面试制胜宝典：20道技术核心题+答题思路框架，助你面试轻松过关！
为了帮助大家系统复盘，我们整理了一套AI测试开发岗位精选面试题，每题附答题思路框架，方便大家快速整理面试经验，并结合真实项目案例量化指标提升说服力。
2025-12-29 15:49:33
1191
原创 转型AI，无需抛弃Java！一份让“工程经验”成为你最大优势的大模型实战指南！
这句话可能有些夸张，但AI浪潮的汹涌确实让每一个身处技术圈的我们，尤其是经验丰富的Java开发者，或多或少都感到了一丝焦虑和好奇。我们手握坚实的后端工程能力，构建过无数稳如磐石的系统，但面对“炼丹”、“调参”、“梯度下降”这些新名词，又该如何迈出转型的第一步呢？
2025-12-29 15:45:56
770
原创 手把手教你构建多代理AI系统：MCP+A2A+LangGraph实战！
文章详细介绍了如何使用MCP、A2A和LangGraph构建多代理AI系统。通过天气代理、货币转换代理和采购管家等实际案例，从环境搭建到部署集成，提供了完整的开发流程。文章涵盖了构建MCP Server、LangGraph集成MCP工具、A2A代理间通信与协作，以及全流程优化，帮助开发者从零构建生产级多代理AI系统。
2025-12-29 15:41:58
774
1
原创 干货分享：RAG文档预处理与Embedding最佳实践，收藏学习提升大模型回答质量！
文章介绍了RAG系统中文档预处理的重要性和方法。详细阐述了三种文档处理形式及其优缺点，提供了关键处理技巧，并讨论了文档中图像的三种处理方式。正确的文档预处理能提高RAG系统的检索效率和准确性，避免大模型产生幻觉，是构建高效RAG系统的关键步骤。
2025-12-29 15:40:40
573
原创 AI Agent技术演进历程与金融行业企业级实践：从传统AI到Agentic AI，揭秘核心建议与研发策略！
文章全面介绍了AI Agent技术的演进历程，从传统AI到Agentic AI的四个发展阶段，详细分析了AI Agent的早期技术栈、基本框架和设计范式，以及新生技术如低代码工具和交互协议。重点分享了金融行业企业级AI Agent的研发实践，提出数智原生化架构、数据治理和"护栏"机制等核心建议，强调企业级研发需从用户出发，结合产品能力、大模型能力和AI工程化能力。
2025-12-29 15:34:28
581
原创 MCP驱动的智能体化RAG：从工具单一到智能选择的技术革命！
MCP驱动的智能体化RAG系统解决了传统RAG工具单一、缺乏判断的痛点，通过统一接口、模块化设计和智能路由机制，赋予AI情境感知能力，能根据问题自动选择最佳工具链。该系统显著提升了开发效率（减少70-90%集成工作量）、性能（令牌使用减少67%，响应时间缩短26.7%，准确率提升7.2%）和应用场景，从"知识库"升级为"全能操作手"，推动RAG技术从可用到好用的关键飞跃。
2025-12-28 10:30:00
1318
原创 AI大模型落地必备8大核心技能，从小白到架构师的进阶之路！
文章详细介绍了AI大模型落地的8大核心技能：提示词工程、上下文工程、模型微调、检索增强生成系统、AI智能体开发、LLM部署、LLM优化和LLM可观测性。这些技能涵盖了从基础的提示词设计到复杂的模型部署与优化，帮助开发者构建生产级AI应用。
2025-12-28 09:30:00
1568
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