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随着MCP的兴起，作为大模型工具调用的“万能接口”，不少开发者误以为大模型需要“理解”MCP，今天我就系统的来跟大家聊聊模型上下文协议（MCP）与工具调用的关系...
多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是在传统文本 RAG 基础上整合视觉、听觉等多种信息源，从而提供更丰富、准确且上下...
很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。认为写好prompt就够了，可当你去面试AI产品经理岗位时，你才会发现远不止“写提示词”这么简单。对于企业生产级系...
Embedding模型是大型语言模型（LLM）的核心，负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示，从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding...
2025年，商业智能（BI）正经历由AI Agent驱动的根本性变革。传统BI工具从被动的数据展示平台，逐渐演变为能够自主感知、推理、规划并执行任务的主动决策伙...
随着AI大模型的迅速发展，深入理解视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）的技术内核与发展现状是至关重要的。VLM标志着多模态人工智...
你有没有想过，当我们向Deepseek提问时，为什么大模型能识别你的内容并找出你想要的答案，这个看似简单的交互背后，实际上经历着从数据预处理到深度学习推理的复杂...
当我们在欣赏交响乐时，我们不会只关注某一种乐器的声音，而是感受整体和谐——小提琴的悠扬、大提琴的深沉、长笛的清脆，这些声音相互呼应，共同编织出动人的旋律。在AI...
在大语言模型（LLM）的推理过程中，Attention机制是计算和内存消耗的主要瓶颈。FlashAttention和PagedAttention作为两项革命性优...
在人工智能领域，Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构，更是深入理解现代大模型系统的关键。今...
随着大模型迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导...
在多智能体协作调度场景中，尽管存在诸如层级指挥、嵌套模式、转交模式和群聊模式等多种实现方式，但层级指挥模式仍是生产环境中最常用的方式。该模式通常由主代理生成任务...
随着大语言模型（LLM）的 AI 智能体正在快速发展，逐渐超越传统对话式 LLM 的能力边界。这些智能体的强大功能依赖于多个组件的协同工作。今天我将带大家深入探...
在实际应用项目开发中，如何高效、精准地处理文本检索和相似性匹配已成为关键问题。不同的嵌入（Embedding）技术有各自的优缺点和适用场景，正确选型能够显著提升...
今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎...
多模态学习模拟人类认知过程——例如描述电影时，我们不会孤立地评价画面或音乐，而是综合视觉、听觉和剧情信息形成整体感受。但是，这要求模型从单模态处理（如仅分析图像...
在LLM推理计算中Prefill和Decode两个阶段的计算/显存/带宽需求不一样，通常Prefill是算力密集，Decode是访存密集。一些场景中P和D两者分...
在RAG（检索增强生成）系统开发中，技术选型与场景适配的合理性直接决定系统性能。今天我将基于企业级实践经验，系统化拆解开发全流程的十大关键误区，并提供四维优...
我们都知道，AI Agent的核心价值在于其与外部世界交互的能力，而这通过工具调用实现。传统LLM仅作为“大脑”处理文本生成和推理，而Agent则通过工具充当“...
RAG的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，一直是不少人研究和优化的方向，RAG通过整合外部知识库来增强...
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