登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在vllm中注册自定义cuda算子和attention kernel源码解析
大模型分布式推理：Ray 与 vLLM/Transformers 的协同架构深度解析
Transformer作为现代AI的核心架构，通过自注意力机制解决了CNN和RNN的局限性，实现了全局视野和并行计算。本文用通俗语言解析了Transformer的核心原理，包括自注意力机制、多头注意力和位置编码，并展示了PyTorch实现代码。Transformer已从NLP扩展到计算机视觉和多模态领域，成为ChatGPT、ViT等前沿技术的底层支撑。文章通过"朋友聊天"等生活
核心岗位包括算法研究员、推理优化工程师，堪称大模型领域的“架构设计师”，核心职责是深耕模型底层架构，追踪顶会最新论文、复现经典模型，同时结合业务场景做架构创新，优化模型参数量和推理速度，解决分布式训练中的各类底层问题[1][4]。方向不对，努力白费。
AI大模型技术革命正带来前所未有的全民机遇。本文系统梳理了从技术原理到实践应用的完整路径：1）解析Transformer核心机制与民主化进程；2）绘制8大低门槛AI机会方向及收益矩阵；3）提供30天零基础学习计划与职业转型指南；4）分析6个AI微创业黄金赛道。数据显示，AI岗位薪资溢价达30-50%，企业采用率两年增长45%，全球个人用户超3亿。不同于以往技术浪潮，当前AI应用门槛大幅降低，普通人
本文通过AI内容产品案例复盘，揭示AI架构选型关键：避免能力错配与SFT微调陷阱，构建Model+RAG+Skill+Workflow的最小完备内核。提出从"创造者"转向"放大器"的产品定位，采用LUI+GUI混合交互，通过开放接口构建生态壁垒。强调架构应从能力增强转向安全控制，用慢变量对抗模型快迭代，最终构建既锁住下限又能撑开上限的稳健AI系统。
本文介绍了Transformer架构中的输出层部分，主要包括Linear层和Softmax层。Linear层是一个简单的单层感知机，负责将解码器输出的语义向量映射回词表空间，与编码器的Embedding层作用相反。Softmax层则将Linear输出的词得分向量转换为概率分布，通过指数归一化处理实现数值稳定性，最终选择概率最大的词作为输出。这两层共同完成了从语义表示到具体词汇的转换过程，是Tran
本文系统梳理了AI大模型的14个核心概念，从基础架构(Transformer)、数据处理(Token与Embedding)到训练优化(预训练、微调、对齐)，再到前沿应用(RAG、Agent、MCP等)。文章深入浅出地解释了大模型如何实现"智能涌现"，并探讨了幻觉问题、提示工程等关键技术挑战。这些相互关联的概念共同构成了现代大模型技术全景图，是理解AI发展路径的重要基石，适合小白和程序员系统学习大模
Anthropic发布Agent Skills开放标准，定义智能体"能力"单元，与MCP工具、A2A协作形成互补。其渐进式披露特性解决上下文限制，结合LLM与确定性代码执行。通过将业务流程打包成可复用技能，降低经验注入大模型的技术复杂度。Agent Skills标志着智能体开发从单体架构向微服务、组件化转型，未来竞争将围绕能力单元生态展开，为AI世界定义"操作系统层"和"包管理协议"。
本文全面梳理大语言模型从2017年Transformer到2025年的技术发展历程，包括预训练、对齐、多模态、推理等关键阶段，详解RAG和Agent应用的设计模式与发展，提供构建方法与适用场景，为开发者提供系统性学习框架。
Ralph Loop是一种解决AI编程助手过早退出问题的方法，通过Stop Hook拦截机制让AI持续迭代直至任务真正完成。其核心是循环使用同一提示，结合文件系统和Git历史形成自我参照反馈。该方法不依赖AI主观判断，而是通过外部验证确保任务完成。文章详细介绍了实现机制、适用场景、最佳实践及框架支持，帮助开发者构建高效AI编程工作流。
本文详细介绍了AI Agent记忆系统的概念、分类及实现架构，包括短期记忆的上下文工程策略（压缩、卸载、摘要）和长期记忆的技术架构（记录与检索流程）。文章对比了Google ADK、LangChain和AgentScope等主流框架的记忆系统实现，分析了行业发展趋势，并提供了Mem0等长期记忆组件的集成方案，为构建高效、个性化的AI Agent提供了技术指导。
文章详解了大模型内部工作原理，区分了训练(学习知识)、推理(应用知识)和微调(塑造专长)三大阶段。深入剖析了Transformer架构，包括文本分词、嵌入层处理、编码器-解码器协同工作机制。解释了主流模型采用约96层而非更多层的原因：边际效应递减、梯度消失、算力延迟和过拟合风险。强调了大模型扩展定律：模型层数必须与数据量匹配，才能实现最佳性能。
本文深入解析Transformer的开创性论文《Attention Is All You Need》，详细拆解了其核心架构：抛弃RNN/CNN，仅用注意力机制。从输入编码、自注意力、残差层、前馈网络到解码器，全面分析了每个模块解决的关键问题，包括顺序表示、长距离交互、梯度稳定性和因果约束等，帮助理解Transformer如何通过高效设计实现稳定训练，成为大模型的基石。
文章详解了Transformer架构及其注意力机制，解释大模型如何通过Query-Key-Value计算词间相关性，实现上下文理解。类比人类注意力机制，分析了"幻觉"和"失焦"问题，并提出了精简Context、位置策略、多步推理等优化方法，帮助开发者理解大模型核心原理。
本文详细解析了Transformer模型在机器翻译中的工作原理。模型由编码器和解码器组成：编码器通过自注意力机制理解输入文本（如中文"我爱AI"），解码器逐步生成目标语言（如英文"I love AI"）。重点讲解了多头注意力机制如何拆分语义信息，以及训练与推理时的关键差异。文章通过具体数值示例展示了词嵌入、位置编码、注意力权重计算等核心过程，并总结了Tran
本文探讨了Transformer模型自2017年问世以来的重大进化，聚焦其架构和记忆能力的突破性发展。在架构方面，MOE（稀疏门控专家混合）技术通过"按需出动"的专家分工机制，使万亿级参数模型得以高效运行。在记忆方面，KV Cache优化和状态空间模型大幅扩展了上下文长度，而泰坦架构和RAG技术则解决了长期记忆问题。这些创新使当代大模型突破了原始Transformer的算力限制
OpenAI 11位联创只剩3人，Ilya出走创办SSI，John Schulman跳槽Anthropic……而Anthropic的7位创始人至今无人离队。稳定，才是最大的竞争力。AI巨头中，员工留存率最多有多高？这是去年曝出的数字。而且，不是巨头谷歌DeepMind，不是Meta，也不是OpenAI，而是Anthropic:根据风投公司SignalFire的研究，在2021年到2023年初之间入
文本基于分形几何的自相似性原理：在宏观、中观、微观不同层级下，遵循统一的四大资源优化逻辑，化解 DeepSeek等大模型推理优化的复杂性。6.1 优化闭环大自然有分形之美，我们的优化工作其实也有异曲同工之处，可以从宏观到微观螺旋式深入。大模型的推理性能优化，本质上是对硬件物理极限的逼近过程，本文沉淀的分形思考框架，有助于驾驭大模型推理过程以及优化方向，且不受限于具体模型和硬件。找到当前各大资源的瓶
你可能还有一个疑问不是说多头注意力机制吗？为什么上述只讲的是单头注意力机制？其实很简单，当我们已经充分认识单头注意力机制了，对于多头注意力机制就很好理解了。我们之前知道对于一个16×512维的矩阵，每个词有一个512维的特征向量，用一组qkv来学习会不会产生学习不充分的问题，这组QKV可能对于前128维的特征向量作用更好，对后面的特征不好。这就提出了多头注意力机制，通过多个视角来观察特征。比如我们
索引不是“把文档直接存进去”，而是“为检索这件事专门设计出来的”。在RAG里，索引阶段多走一步，检索效果往往就能前进一大步。如果你还停留在“原文=索引”的定式思维，不妨从这四种进阶玩法里挑一个最贴近你业务痛点的开始试：先让索引变聪明，再让生成变靠谱。只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型
AI AgentLLM大模型Tools工具Prompt提示词以下所有代码使用LangGraph我们定义了方法作为tool， 使用claudeLLM大模型，为提示词，就构成了一个最简单的Agent。
初始化函数的核心是为后续注意力计算准备超参数和可学习层，每段代码对应多头注意力的前置设计，无直接公式但为公式落地做铺垫。当需要投影时，就是公式中的输出投影矩阵WOW^OWO，将拼接后的h×dkh×dk维度映射回原输入维度dimdimdim；：为投影后的特征添加正则化，防止过拟合，是工程实践的必要补充；无需投影时，用（恒等映射）替代，保证代码逻辑统一，输入输出维度一致。本文通过代码逐段拆解+核心公
Dify是一款零代码AI开发工具，用户通过拖拽即可构建智能应用，支持20多种AI模型。全球500万+开发者使用，150+国家覆盖，GitHub 115k星标。采用开源免费+专业付费模式，企业年费9.9万起。背后公司苏州语灵科技3年估值超10亿，获得阿里云投资，海外收入占35%。其低代码能力与阿里云算力结合，使企业AI部署成本降低40%。
Transformer算力撞墙？稀疏注意力让AI学会“抓重点”！揭秘5%动态关联如何击碎O(n²)计算魔咒，手机跑128K长文本提速40倍。看中国团队用神经科学启发算法，在千元机部署大模型——告别算力内卷，迎接智能普惠时代。点击解密人脑级高效AI诞生记！
摘要： 模型蒸馏技术将庞大AI模型压缩为轻量版本，显著降低算力、延迟与成本。通过教师-学生框架，蒸馏保留95%性能，体积缩小数十倍（如1.2GB→38MB），云成本降低90%。关键步骤包括软标签迁移、温度调节与量化协同，已在金融OCR、零售检测等行业实现千万级年省。落地周期仅4周，需规避教师质量差等风险，适合成熟业务快速ROI。该技术将AI部署门槛从云端拉至终端，转化为成本竞争优势。
基于 Transformer 的预训练模型，本质是 “Transformer 架构 + 通用语料知识” 的结合体，其价值不仅在于提升效果，更在于统一 NLP 开发范式、降低落地门槛。架构适配任务：理解类用 Encoder-only，生成类用 Decoder-only，复杂任务用 Encoder-Decoder，不盲目追求架构复杂的模型；资源匹配规模：小数据 / 低算力选轻量化模型，大数据 / 高算
本文系统梳理了大模型技术全貌，从Transformer架构基础到预训练、SFT、RLHF/DPO等训练范式，再到量化、KV缓存等优化技术，以及RAG与AI Agent等前沿应用，为开发者提供了一条完整的学习路径，帮助掌握大模型核心技术并应对未来AI发展趋势。
本文提出 ∞-MoE，它将 MoE 从有限的专家集合扩展到连续（实际上无限）的专家空间。它仅为每个 token 激活少数几个采样专家，保持了类似 MoE 的效率，同时提高了准确性。在 GPT-2 Small 和 Medium 上，∞-MoE 优于 Switch Transformer 和标准 MoE。
作为《Attention Is All You Need》的共同作者，Llion Jones 本该是 Transformer 盛世的坚定捍卫者。然而，在创立 Sakana AI 后，他却发出了震聋发聩的警告：AI 行业正被锁死在“Transformer + Scaling”的死胡同里。本文将深度解析他的最新观点，探讨“硬件彩票”理论、“锯齿状智能”缺陷，以及试图模拟生物大脑的下一代架构——CTM（
在前文Transformer架构2-自注意力中，讲到上图中的1号、2号注意力都是自注意力，而在详细架构图中，他们又被描述为多头注意力、掩码注意力等。这些注意力的类型并非互斥，他们只是从不同的角度对注意力机制进行的分类按Q、K、V的不同来源分类自注意力：Q、K、V来自同一个序列交叉注意力：Q、K、V来自不同的序列，上图3号编码器-解码器注意力是一种具体的交叉注意力，它的Q来自解码器（的输出序列），K
是时候准备面试和实习了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。年底了，DeepSeek又开始发力了，刚刚开源了新模型DeepSeek-OCR 2：首创双流（双向+因果）注意力架构，model&paper一同发布。开源地址：https://hug
本文重点介绍了Transformer架构中的嵌入(Embedding)和位置编码(Position Encoding)技术。嵌入通过分词、编码和向量化将文本转换为高维语义表示，包含词嵌入、子词嵌入等多种类型。位置编码则用于补充序列顺序信息，包含正弦余弦、可学习嵌入、相对位置等不同实现方式。文章对比了各类嵌入和位置编码的特点、优缺点及典型应用，指出现代大模型多采用上下文嵌入与子词嵌入结合的方式，以及
本文深入对比了NLP领域两种主流模型增强技术：RAG与微调。RAG通过外部知识库动态检索信息，适应性强但计算开销大；微调则通过特定数据集优化模型参数，任务专精度高但灵活性较低。文章详细分析了两者在准确性、适应性、资源消耗和推理速度等方面的差异，提供了实施蓝图和应用场景指导，帮助开发者根据项目需求做出明智选择。
根据任务需求，可以设计特定的掩码模式，如只关注局部窗口、跳过特定位置等。
多模态大模型（Multimodal Large Model）是一种能够处理和理解多种模态数据的人工智能模型。模态指的是数据的表现形式，例如文字、图像、音频、视频等。多模态大模型通过结合不同模态数据的特性，利用深度学习技术和大规模的训练数据，构建一个统一的框架来实现跨模态的感知、理解和生成能力。例如，一个多模态大模型可以同时处理文本描述和对应的图片，完成图像生成、描述生成、跨模态检索等任务。这种模型
本文系统介绍了Transformer架构及其革命性意义。Transformer完全基于注意力机制，摒弃了传统RNN/CNN，实现并行化处理和长距离依赖建模。其核心包括编码器堆栈（理解输入）、解码器堆栈（生成输出）和注意力连接。相比RNN，Transformer具有全局上下文感知、动态权重分配和高效并行计算等优势。文章还介绍了BERT、GPT等变体，并指出其O(n²)复杂度、位置编码局限性和数据依赖
由Vaswani等人在2017年引入的Transformer架构，是一种深度学习模型，旨在比旧模型（如RNN和LSTM）更有效地处理序列数据。它使用一种称为“自注意力”的方法来一次性处理输入数据，而不是逐步处理。这允许Transformer更有效地理解数据中的长期模式。在大型语言模型（LLMs）中，Transformer是主要结构。它帮助这些模型处理大量文本，并通过对长期上下文中单词之间关系的分析
例如：句子 The animal didn’t cross the street because it was tired，其中 it 和 animal 的关联必然最大，其权重也最大，it 的语音单元必然包含 animal 的信息，如此的 Decoder 就知道了代词 it 指代的是名称 animal 而不是其他词，翻译为 “动物”。由于深度神经网络中每一层的输入都是上一层的输出，因此多层传递下，
本文详细介绍了如何使用PyTorch框架训练Transformer模型，从Tokenization、Embedding、位置编码到前向传播、损失计算和反向传播的全流程。文章通过model.py和train.py两个文件实现模型架构和训练过程，解释了残差连接等关键概念，强调现有框架使训练变得简单，即使是消费级显卡也能完成。作者提供了完整代码，帮助读者从零开始构建并训练自己的Transformer模型
本文全面介绍AI Agent的基础概念、类型、构成和工作流程，深入探讨支撑其的核心技术，包括LLM应用、强化学习、知识图谱等。文章分析了智能助手、自动化流程等典型应用，讨论了当前挑战与未来趋势，并提出了构建Agent时需关注的用户价值、产品边界、风险管理等关键点。
Dr.Zero是由Meta和伊利诺伊大学联合开源的AI智能体模型，创新性地实现了零数据训练下的自主进化。其核心设计包括提议者-求解器互促框架、HRPO算法和难度引导机制，显著降低了计算成本。测试显示，Dr.Zero在多个数据集上表现优异，平均性能比传统监督模型提升14.1%，甚至在复杂问答任务中实现反超，为AI领域突破数据依赖提供了新思路。Meta超级智能实验室和伊利诺伊大学的研究人员联合开源了一
文章详解了大模型核心技术，包括Transformer与MoE架构对比、5种微调技术、RAG系统及智能体设计模式。提供了从零到进阶的系统学习路径，涵盖基础理论、RAG开发、Agent设计、模型微调等模块，配有实战案例和行业资料，帮助小白和程序员系统掌握AI大模型技术，适合收藏学习。
本文系统介绍大模型核心概念与原理，涵盖深度学习与大语言模型关系、Transformer架构及自注意力机制、GPT与BERT区别与应用，以及预训练与微调概念。文章阐述大模型在多领域的应用价值，强调学习大模型对抓住AI风口的重要性，适合初学者全面了解大模型技术体系。
Transformer是GPT等大模型的核心架构，通过自注意力机制并行理解上下文，实现智能。
Transformer架构是Google于2017年提出的深度学习模型，通过自注意力机制解决了RNN和LSTM的长期依赖问题。文章详细介绍了Transformer的结构和自注意力计算过程，强调了学习大模型技术对抓住AI风口的重要性，并提供了一套系统的大模型学习资料，帮助不同背景的读者从零入门到进阶，掌握AI时代核心技能。
transformer
——transformer
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
昇腾开源生态专区
2048 AI社区
松山湖开发者村综合服务平台
九章云极普惠算力
