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RAG是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在增强大型语言模型（LLM）的准确性与事实性。其核心思想是通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文输入给生成模型，从而生成更准确、更相关的输出。
2025-06-22 22:17:22
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原创 AI Agent四种设计范式（Agent ＞GPT5 ? ）
AI Agent = 目标驱动 + 自动规划 + 工具高手 + 持续学习，像你的全能助理，把“你动嘴它跑腿”变成现实。
2025-05-05 12:57:45
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原创 Transformer模型架构原理
本文讨论了沈超杰于2025年3月21日分享的Transformer模型架构原理，涵盖其诞生背景、架构组成、训练过程等内容。关键要点包括：诞生：2017年6月12日，Google和多伦多大学发表论文《Attention is all you need》，Transformer架构问世，是所有LLM的始祖。架构：基于seq2seq架构，可完成NLP典型任务。总体架构分输入、编码器、解码器、全连接层四部分。输入：包含词序列的词嵌入向量和位置编码向量，位置编码可处理任意长度序列、捕捉相对位置信息。编
2025-03-28 09:22:15
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空空如也
空空如也
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