需要特别说明的是，上述所有步骤都应设计为可选流程：若LLM无需调用历史记忆即可回答用户问题，则无需触发向量库检索，以此降低系统开销。核心策略是为LLM提供完成任...

2026 年伊始，SCALE 评测框架迎来了重要进化。本月，我们不仅迎来了 智谱 GLM-4.7 与 字节跳动 Seed-OSS-36B-Instruct 的入...

LLM 蒸馏 (Distillation) 是一种技术，用于将大型语言模型 (LLM) 的知识转移到较小的模型中。其主要目的是在保持模型性能的同时，减少模型的大...

本文将带你完成一次完整的 LLM 部署实战——以 Llama-2-7B 为例，展示如何利用 CANN 实现：

大型语言模型（LLM）的快速发展为自然语言处理领域带来了革命性的变化，在文本生成、问答系统、机器翻译等任务中展现出了令人惊叹的能力。然而，随着LLM在越来越多高...

本文仅为技术测试用途。实际部署中存在诸多变量，结果可能因环境差异而不同，请勿将其视为生产环境的参考依据。

在AI应用开发领域，如何快速将大语言模型（LLM）与实际工具连接起来，一直是开发者面临的实际挑战。传统编码方式需要处理复杂的API调用、数据转换和错误处理，而D...

LLM 的知识完全来源于其训练数据。如果训练数据本身存在以下问题，模型就必然会学到并放大这些问题：

当我们谈到 Transformer 模型时，往往聚光灯都会打在 自注意力机制（Self-Attention） 上。然而，Transformer 中还有一个 “不...

在大模型快速演进的今天，真正拉开产品差距的，不只是模型效果，而是系统的独立性、可控性与可持续演进能力。

本文将带各位读者一步步完成Claude Code的安装，并通过“魔改”配置解锁第三方端点支持，让你摆脱官方的限制，实现更灵活的 AI 编程体验。

上个月和一个做AI创业的朋友聊天，他苦笑着说："我现在面试工程师，三句话都离不开LLM、RAG、AI Agent这几个词，但说实话，我自己对这三个概念也不是特别...

如果每次学习新技能都要重新组装大脑，人类还能成为万物之灵吗？可这就是当前AI训练的常态——每遇到新任务就得或多或少的"回炉重造"——微调（Fine-Tuning...

在 LLM 发展的上半场，我们执着于不断拉长 Context Window，从 8K 到 128K 甚至百万级别。但在下半场，资深开发者们逐渐意识到：盲目拉长上...