🔥 本周精选
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大模型
从思维链到推理模型:大语言模型推理能力的三年演进之路
从 2022 年思维链提示的提出,到如今以长思考为核心的原生推理模型,LLM 的"思考方式"发生了范式级变化。本文梳理关键里程碑、核心训练技术(强化学习、过程奖励模型),以及推理模型在生产环境中的成本与延迟权衡。
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智能体
AI Agent 设计模式盘点:从 ReAct 到多智能体协作
ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、多智能体编排……一文讲清各类 Agent 架构的适用场景、优劣与工程落地要点。
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生产级 RAG 系统的十堂课:检索、重排与评估
混合检索、语义分块、重排序模型、RAGAS 评估……基于真实项目踩坑经验,总结搭建高质量检索增强系统的关键实践。
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提示工程的终结?结构化输出时代的提示设计
当 JSON Schema 约束、工具调用成为标配,提示词还要怎么写?探讨从"咒语式提示"到"接口式提示"的转变。
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多模态
多模态模型实测:图像理解、视频生成与语音交互
横向评测当前主流多模态模型在文档解析、图表理解、短视频生成与实时语音对话上的表现,附完整测试用例。
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大模型
本地部署开源大模型实战:量化、推理框架与硬件选型
从 GGUF 量化到 vLLM 高吞吐推理,手把手教你根据显存预算选择合适的模型规格与部署方案。
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智能体
让 AI 写代码:编程智能体的上下文工程
编程 Agent 的能力上限往往取决于上下文管理:仓库地图、依赖追踪、测试反馈环。解析主流编码智能体的设计思路。