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DecEx-RAG 最值得肯定的地方在于把推理过程结构化了。决策和执行的分离、分层剪枝的引入，把搜索复杂度从指数级压到近乎线性，对效率和扩展性都是实质性的改进。不过也有一些可以改进的地方，比如当前系统依赖硬编码的启发式规则：“超过半数 rollout 投票停止就停”、“内部答案超过固定阈值就跳过检索”。这类规则在噪音或不确定性较大时容易出问题，可能会遇到过于激进提前终止或者过于保守浪费计算的情况。
田渊栋分享参与Llama 4项目后被裁经历，及在大模型推理和AI可解释性领域的研究成果。他提出"费米能级"概念，指出AI时代人类价值将分层，只有能显著提升AI能力的人才具有价值。面对"遍地神灯"时代，他强调保持独立思考，建议人们从"员工"向"老板"角色转变，以宏大目标激发主动思考，避免被AI同化。
通过上面初步学习，我们了解到react代码层面工程层面框架机制层面通过这三个层面的优化结合，能够使基于react项目的性能更上一层楼。
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在对话app、商城app、旅游app等等多种app中肯定少不了数据的支持。当数据只有几百条的时候、前端界面勉强可以展示、可以如果出现成千上万条的数据时候前端在获取到数据的时候，界面肯定会卡爆、甚至宕机等问题。当我们使用循环遍历列表的时候我们需要获取到通过ref获取到最后一个元素的。这里我们就会渲染出list中的item其中index为索引，style为我们给FixedSizeList传入的每一项的
v-memo 用于缓存组件的渲染结果。它通过指定依赖项来决定何时重新渲染组件，只有当依赖项的值发生变化时，组件才会重新渲染，从而提高性能。
本文深入解析 React 中 useRef 与 useState 的核心区别，对比受控组件与非受控组件的使用场景，助你掌握表单处理的最佳实践，写出更高效、可控的 React 代码！
Kotaemon是一个开源RAG平台，让AI基于用户文档回答而非仅依赖训练数据。它支持多格式文档、本地部署、PDF高亮预览和多模态QA，提供简洁UI。通过Docker可5分钟快速部署，解决传统RAG工具痛点，保护数据主权。文章强调其作为"可控AI"的价值——延伸人类认知带宽，将机械信息查找交给AI，专注深度决策。
OpenAI发布GPT-5.2，国内豆包手机助手和DeepSeek-V3.2等大模型应用加速落地，大模型已进入深耕细作阶段。《大模型面试宝典》(2026版)更新至60万字，新增最新公司面经、多模态面试题、FC和MCP等前沿技术及公司级实践案例，适合在校学生、职场人士及AI学习者获取最新大模型面试知识和实践经验。
本文为Java开发者提供大模型技术应用指南，强调发挥Java工程化优势，通过Spring Boot等框架封装大模型API，构建企业级AI系统。建议采用Java生态工具链（Spring AI、LangChain4j）实现模型集成，从API调用逐步过渡到全栈开发。重点包括：多模型路由策略、性能优化方案（线程池调优、批量处理）、结果校验机制等实用技巧。同时给出金融、制造等领域的典型应用场景，推荐阿里云认
文章揭示AI本质是概率预测而非真正理解世界，指出AI的六大能力边界：幻觉问题、无意识情感、记忆有限、无法感知最新信息、不擅长数学计算、隐私安全隐患。提出高效使用AI的四大方法：构建结构化提示词、控制上下文长度、利用工具获取最新信息和处理数学计算、保护隐私数据。掌握这些底层认知，才能让AI真正成为职场进阶的超级助理。
文章介绍了ReAct Agent智能体的运行原理，即通过thought(思考)、action(行动)、observer(观察)的流程处理问题。智能体以大模型为大脑，工具为手脚，使模型具备与外部环境交互的能力。然而，由于模型存在幻觉、意图识别不明确等问题，ReAct Agent执行过程可能不稳定，会出现工具不全、执行错误等问题。因此，我们需要通过提示词明确告诉模型如何处理复杂任务，弥补模型自身能力的
随着AIGC（如ChatGPT、Midjourney、Claude等）大语言模型的接连涌现，AI辅助编程工具正逐渐改变程序员的工作方式。一方面，这些工具通过代码生成、调试和优化，大大提高了编程效率，缩短了开发周期；另一方面，随着AI能力的增强，许多人开始担忧部分编程工作将被AI取代。那么，在这场技术变革的浪潮中，程序员应该如何应对，才能保持并提升自身的核心竞争力？
2026年AI人才校招趋势显示，大模型算法岗位薪资高达5.2w/月，企业对高技术人才普遍薪资翻倍。高科技企业(60%)比金融行业(40.1%)更重视AI人才，近六成企业计划扩招。企业更看重数学与算法基础(60.3%)和实际项目经历(52.5%)，名校学历重要性下降。未来具备扎实算法基础和项目经验的AI应届生将更吃香。
DeepAgents是LangChain推出的开源Agent框架，基于LangGraph构建，专为处理复杂多步骤任务设计。它提供内置任务规划、灵活文件系统、子Agent委托、长期记忆和人机协同等核心功能。采用三层架构设计，通过中间件机制实现高度可扩展性。适合需要自主长期运行的复杂Agent场景，支持自定义系统提示和中间件，让开发者能构建类似Claude Code的强大AI应用。
本文系统对比了强化学习（RL）与监督学习（SL）的核心差异，并深入解析了RL的框架要素与主流方法。监督学习通过拟合固定分布的数据实现"一步预测"，而强化学习通过动态环境中的序列决策优化长期累积奖励。文章详细阐述了马尔可夫决策过程（MDP）的六要素（状态、动作、转移概率、奖励、折扣因子和轨迹），并以迷宫游戏为例说明RL的三大方法：基于值函数（如Q-learning）、基于策略梯度以及两者结合的Act
文章通过奶茶市场竞争类比AI工具市场，指出算法只是基本要求，非核心竞争力。真正的决胜点在于场景深耕与生态壁垒构建。AI应用应专注垂直领域，建立差异化优势，通过数据闭环和效率优化形成不可复制的护城河。只有占领用户心智，构建生态壁垒，才能在竞争中脱颖而出，实现持续盈利。
文章探讨了大模型从Chatbot到Agent的范式转移，强调Agent通过工具调用和多轮自主循环将彻底改变人机交互。2026年预训练进入"存量精耕"阶段，后训练全面转向强化学习(RL)。成功构建Agent需要顶级算法设计、强悍基础设施、云服务工程能力和开源协作。未来Agent将实现并行化思考和工作流组织，带来极致体验。AI时代需长期投入，构建"探索-验证-再探索"的良性循环，才能在技术变革中取得突
本文介绍了ReAct架构，一种解决复杂推理问题的动态交互范式。与传统的静态规划不同，ReAct通过"思考-行动-观察"的循环机制，使智能体能够基于环境反馈实时调整策略。文章详细解析了ReAct的工作流程，包括高层图示和代码实现，展示了其如何通过提示词工程、输出解析和工具执行等关键环节实现动态推理。ReAct特别适用于多跳问答、交互式环境导航和需要验证的研究任务，具有环境适应性强
本文介绍了基于 Plasmo 框架开发 Chrome 插件的经验，包括插件嵌入方法、技术栈选择、样式隔离技术（如 Shadow Root）、Ant Design 组件静态引入的难点以及整体功能和目录结构。
在AI代码生成加速的时代，我们的竞争优势不是写更多的代码，而是编写理解其目的代码。当建议更改按钮颜色并非基于“现代设计趋势”，而是基于为期两周的A/B测试显示特定对比度能带来3.2%更高的转化率时，对话就从主观意见转向了数据驱动的决策。构建过的最复杂的组件，并非技术最复杂的那个，而是每个属性都可以追溯到业务关键绩效指标，每次状态更新都讲述着用户行为故事的那个。钩子管理三种数据状态：静态回退、缓存的
文章介绍了搜索引擎从关键词匹配到多智能体协作的架构演进，指出当前RAG系统在复杂推理任务上的局限性。提出了一种由Master、Planner、Executor和Writer四个智能体组成的新型AI搜索引擎架构，通过动态任务分配、DAG任务规划、强化学习优化等技术，实现了对复杂问题的有效处理，并在测试中表现出显著优势。未来发展方向包括增强鲁棒性、优化效率和提升可解释性。
文章探讨了大模型在商业应用中存在的"幻觉"问题，介绍了知识图谱作为解决方案。通过将知识图谱的结构化知识融入大模型的检索和生成过程(GraphRAG技术)，能有效减少大模型的错误回答，提高可解释性和可靠性。知识图谱提供准确知识，大模型提升构建效率，二者互补让AI更聪明、更可靠，为商业场景提供了可行路径。
当AI答非所问时，问题往往出在提示表达不够精准。本文介绍了Google提示工程课程的精华方法： TCREI黄金框架：包含任务（Task）、情境（Context）、参考（Reference）、评估（Evaluate）、迭代（Iterate）五个要素，帮助AI准确理解需求。 四大急救法：当AI表现不佳时，可重访框架、拆分长句、使用类比或增加约束条件来优化结果。 多模态提示：利用AI的图片、音乐等多模态
本文详细解析了大语言模型核心组件——注意力机制的工作原理与实现方法。文章从简化版自注意力机制入手，逐步讲解注意力得分计算、softmax归一化和上下文向量生成过程，并通过代码示例展示了完整的实现流程。注意力机制解决了长序列建模中信息丢失的问题，使模型能够关注输入序列中不同位置的重要性差异，是理解LLM的关键所在。
本文系统解析了AI智能体架构的9大核心技术：AI智能体基础架构、Agentic AI协作模式、WorkFlow任务拆解、RAG知识检索、微调技术、函数调用、MCP标准化协议、A2A智能体通信及AG-UI用户交互。这些技术构成了从底层设计到用户交互的完整体系，为构建高效、灵活的AI智能体系统提供全面技术支撑，是开发者理解AI智能体架构的重要指南。
ReAct（推理和行动）是AI智能体的核心架构设计模式，通过思考→行动→观察的循环工作，让AI智能体逐步解决问题而非直接生成答案。这种架构通过链式推理和工具使用，使AI能够核实事实、减少幻觉、提高决策透明度，并将被动的大模型转变为主动的问题解决者。ReAct几乎被所有AI智能体框架采用，是理解和构建可靠AI智能体的关键技术。
本文详细解析了AI Agent的概念、构建难点及框架选型，重点介绍了6种架构设计模式：路由分发、代理、缓存微调、目标导向、智能体组合和双重安全架构。文章强调AI Agent系统通常是工作流和AI Agent的组合，构建难点在于确保LLM有合适的上下文，并指出应根据实际业务场景灵活选择和组合不同模式，以构建可靠的企业级AI应用。
银行智能体开始爆发！12家银行智能体来袭，作为银行员工你选择坐以待毙被AI取代，还是让AI成为自己的得力助手？在金融科技的浪潮中，银行智能化转型正以前所未有的速度推进，智能体成为破局关键。从国有大行到股份制银行，从城商行到民营银行，纷纷布局智能体，构建起各具特色的AI 生态，重塑金融服务模式，一场激烈的“AI 军备竞赛”已然拉开帷幕。
多智能体系统（Muti-Agents）是能够自己思考、计划、找出相关信息来源并从中提取信息、采取行动，甚至在出错时还能自我纠正的自动系统。
文章全面介绍了AI知识库的优势、使用场景及国内主流工具，包括ima、Get笔记、飞书知识库等，并提供了本地化部署方案。同时详细阐述了学习大模型AI的四阶段路径：从初阶应用到商业闭环，帮助读者掌握提示词工程、RAG系统、智能体开发等核心技能，成为AI时代的竞争优势者。
LangChain与LangGraph作为大模型开发框架各有侧重：LangChain提供丰富组件库和LCEL编排能力，适合简单一次性任务；LangGraph采用图结构架构，支持复杂状态管理和多智能体协作，适合构建Agent系统。选择应基于项目需求：简单任务选LangChain，复杂Agent系统选LangGraph，两者可组合使用。文章从技术架构、应用场景等维度深入分析，为开发者提供框架选型决策参
本文系统介绍大模型驱动的智能体(Agent)工作原理与架构。从PEAS模型和Agent Loop循环机制入手，对比智能体与传统工作流的本质区别，详解温度参数、Top-k与Top-p采样等性能调优技术，重点解析ReAct、Plan-and-Solve和Reflection三种核心架构，展示LLM如何通过"感知-思考-行动-观察"循环进化为能解决问题的智能伙伴。
([github.langchain.ac.cn][4])([Reddit][6])📌 可以结合一些课程和项目来学习（如 Coursera/Pluralsight 等 LangGraph 路径）([Coursera][5])📌 LangChain 是一个帮助你构建与 LLM（大型语言模型）交互的一整套开发库，用在 prompt 管理、链式结构、工具调用等场景。([github.langchai
2025年，很多人都说这是“Agent元年”。意思是AI不再只是回答问题，而是能自己干活，像一群超级聪明的助手。但事情真的这么简单吗？但我想告诉你一件不那么酷的事：真实世界，和宣传里的样子，差得有点远。首先，我们来看看现实里的Agent为什么其实很“胆小”。公司不敢让AI自由发挥，怕它把系统搞炸。成功的Agent更像一个不累的实习生，必须严格照流程干活。那如果多找几个AI帮忙呢？实验结果很扎心：A
今天分享旗下的学术期刊Artificial Intelligence Review最新刊登的文章：《这是一本认识、应用AI Agent的实战指南，系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践，面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面，内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法，详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面，精选多个行业实用案例，覆盖常见业务场景，帮
本文介绍了一个专为AI协作设计的游戏开发框架，由三个核心库组成：应用层（异步框架和模块通信）与战斗层（ECS架构）。框架采用严格的分层设计，应用层处理UI流程和资源加载，战斗层专注于游戏逻辑和性能优化。其核心优势包括：1）职责清晰的模块化设计，2）统一的异步树和ECS编程模式，3）声明式配置提高可读性，4）强类型约束确保安全性。该架构显著提升了AI协作效率，使AI能快速理解代码结构、准确生成符合规
文章系统梳理了AI应用形态与工程范式的五个演进阶段：提示词工程、RAG、Tool Calling、AI Workflow和Agent，分析了各阶段特点及Agent出现的必然性。Agent设计模式通过将"任务编排"的控制权交还给AI，使系统能够拆解复杂目标、调整行动策略、修正失败行为并维护上下文状态，解决了多步推理跑偏、缺乏统一修正策略等问题，是构建可控、可维护AI系统的关键架构。
2025年前端技术将迎来三大趋势：工程化深化、AI融合与跨端能力重塑。框架层趋于稳定，Vue/React进入成熟期，工程能力成为核心竞争力；工程化从工具使用转向规范设计，TS和Vite成为标配；跨端开发聚焦性能优化与平台适配；AI深度融入开发流程，辅助代码生成与问题诊断。前端角色向"应用工程师"演进，需重点提升TS深度应用、工程架构设计、跨端适配及性能优化能力。建议开发者夯实基
AI Agent是让AI拥有"手脚"和"感官"的系统，由LLM大脑、规划能力、记忆系统和工具组成，通过思考-行动-观察的ReAct流程执行任务。初学者可从提示词工程入手，尝试Coze等轻量级框架，再学习Python和LangChain等进阶技术，逐步构建能思考、记忆、执行任务的智能助手。
截止到2025年“大模型”一般泛指“超大参数模型”，参数是指深度神经网络里面“神经元数量、层数、神经元权重、神经元偏移量、超参数”等数据的集合，截止到本年度全球应用最广泛的是以OpenAI的ChatGPT为代表的“语言类模型”。在Transformer架构之前，一般使用“循环神经网络RNN”及其衍生“长短记忆循环神经网络LSTM”来进行语言类模型的推理，而transformer架构的精髓在于通过针
一、AI 前端开发 ≠ 会用 ChatGPT。
RAG与智能体技术有交集但功能不同。RAG本质是通过检索获取外部数据输入大模型，只能单向交互；而智能体不仅能获取数据，还能通过工具与外部环境双向交互，自主选择调用工具，甚至影响外部环境。智能体比RAG更强大灵活，应用范围更广，被称为"Agentic RAG"。从成本角度看，RAG技术更简单，但智能体代表了更先进的发展方向。
作者通过大模型应用开发实践，发现应将大模型视为"人"而非"神"。大模型有其能力边界，应用开发时应思考"人在场景中扮演什么角色"，就让大模型扮演该角色。以数据分析为例，大模型可扮演DBA角色，理解需求并生成代码而非直接分析数据。这种"人设"思维能帮助开发者轻松发现大模型多样化应用场景，如AIGC和Agent智能体等。
文章指出大模型在数据分析中存在理解边界、工具调用限制、合规安全风险和上下文碎片化等局限。因此，最优解是人机协同：让智能体负责规则化、可结构化的任务（如SQL生成、报表制作），而人力负责复杂判断、责任兜底和模糊需求处理。通过分工模式、工作流设计和技术落地建议，形成"混合智能流水线"，实现大模型与人类优势互补，提升数据分析效率与准确性。
智能体技术与复杂业务场景的结合是大模型应用的一个难点，怎么才能在技术和业务之间找到一个合适的连接点，是我们现在亟待解决的问题。最近在优化一个RAG系统，并且这两天又接到一个新需求，一个大场景下有三个子场景；而基于传统的RAG技术需要分三个场景来做，因此选择使用智能体来解决这个问题。而且还一个要优化的点就是，目前的RAG召回效果不太好，因此需要用智能体的方式做几个从不同维度召回数据的工具；所以需要把
本文介绍了LangGraph，作为LangChain的高级扩展库，专为构建AI智能体设计。它支持有状态、多角色、可循环计算的应用，使智能体能执行复杂多步任务并动态适应新信息。文章通过太阳能板节能计算实例，详细展示了LangGraph的核心概念（节点、状态、边）和构建流程，展示了如何创建智能、适应性强且贴近真实场景的AI系统，为开发者提供了实用的智能体开发指南。
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