登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
谷歌发布Gemini 3.1 Pro，强化复杂任务处理能力。该模型基于原生多模态架构，整合了Deep Think推理技术，显著提升了跨学科科研、软件工程等复杂问题的解决能力。采用MoE架构动态分配任务，支持连续视频和音频流处理。定价策略较竞品更具优势，输入端便宜60%。安全测试显示其风险可控，未达到自主进化警戒线。基准测试表明，Gemini 3.1 Pro重新确立了谷歌在AI领域的领先地位。
针对企业担心的“工具越权”问题，LangChain的StructuredTool可定义参数校验规则（如查询销售数据必须传入“部门”“时间范围”），AgentExecutor能配置“工具调用次数限制”，避免无意义的重复调用，符合生产环境的数据安全要求。在2022年之前，大语言模型（LLM）的开发就像在“手搓火箭”。虽然底座模型（如GPT-3）智力超群，但它们仅仅是“文本续写器”，存在三大致命短板：知
2026年Java视觉AI的核心趋势是YOLO26与Transformer的分层融合+Java工程化落地融合逻辑：CNN保速度，Transformer提精度，MoE做泛化。Java价值：做控制中枢、部署底座、业务闭环，实现从模型到应用的全链路打通。落地路径：先在工业质检、电力巡检、无人机等场景验证，再扩展到自动驾驶、安防等领域。这套方案已在多个工业项目落地，相比传统Python方案，部署成本降低5
论文阅读"X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model"
摘要：本文解析Transformer架构如何通过注意力机制实现大模型的上下文理解能力。文章以通俗方式讲解Transformer的核心组件（编码器、解码器）及自注意力机制的工作原理，类比人类注意力分配过程。同时指出当前大模型存在的幻觉、失焦等技术挑战，并提出精简Context、位置策略等优化方案。最后强调AI行业快速发展带来的机遇，提供大模型学习资源链接，鼓励读者把握技术风口。全文兼顾专业性与可读性
想象你正在翻译一句复杂的中文：“尽管天下着大雨，小明还是坚持骑车去图书馆还书，因为那本《深度学习入门》明天就到期了。而Transformer模型却能轻松解决这个问题——它像，一眼就能看到"大雨"和"坚持骑车"的转折关系，"那本"和"书"的指代关系。这种"全局视野"正是Transformer超越RNN的关键。
最后，基于我们看到的成功案例和失败教训，以及我们亲身做的项目01Agent，从 routeragent 走向 multiagent，总结一些经验，欢迎感兴趣的朋友一起来交流。
摘要 本文系统介绍了归一化（Normalization）在深度学习中的作用和常见类型。归一化通过将数据限制在固定范围内，解决数据可比性问题，提高模型训练效率和稳定性。主要作用包括：消除量纲差异、加速梯度下降收敛、缓解梯度消失问题以及减少内部协变量偏移（ICS）。常见的归一化方法分为线性（Min-max、Z-score、Mean）和非线性（对数、反正切、小数定标）两类，各自适用于不同数据分布场景。文
向量数据库（Vector Database），看似莫测高深的一个名词，在众多AI技术文章中经常出现，那向量数据库究竟是个什么鬼呢？本篇深入浅出，为各位同学介绍一下它的相关知识。
Transformer目前已经成为人工智能领域的主流模型，应用非常广泛。然而Transformer中注意力机制计算代价较高，随着序列长度的增加，这个计算量还会持续上升。
基于transformer的网络在深度学习中是一股强大的力量。自transformer发明以来，在许多领域如神经机器翻译、语言理解和图像处理都产生了巨大影响。然而，transformer在感知识别处理的性能伴随着高昂的计算和内存成本，这成为基于transformer应用高效部署的重大障碍。
本文以通俗易懂的方式解析了Transformer的核心原理，包括其与大模型的关系、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder组成等内容。通过生活化比喻和详细图解，帮助读者理解这一支撑现代AI语言模型的基石，是学习大模型的必备基础知识。
短短两年间，AI范式发生了巨大转变，从简单自动化迈向复杂自主系统。最初，工作流依赖基础提示和触发器，利用LLM处理数据。随后，检索增强生成（RAG）技术出现，通过事实信息提升模型可靠性。接着，单体智能体诞生，能够调用多种工具。如今，我们正步入智能体AI时代，多个专业智能体协作完成复杂目标，AI的协同能力实现了质的飞跃。图2：AI范式变化，从LLM到RAG，到智能体RAG，最终迈向智能体AI。
Transformer解码器通过自回归机制逐步生成目标序列，其核心在于Masked自注意力子层（建模当前位置与前文依赖）、编码器-解码器注意力子层（关联源序列信息）及前馈神经网络子层（增强表达）。通过遮盖机制解决并行训练中的信息泄露问题，保证训练与推理的因果一致性。解码器层堆叠并引入位置编码与Softmax输出，是自然语言生成模型的关键。文章还对比了训练与推理阶段的机制差异，帮助读者全面理解解码器
本文详细介绍了如何使用LM Studio这一轻量级本地大模型推理工具，在Windows和macOS系统上启动并测试LLM。教程涵盖LM Studio的安装、模型下载（支持Llama.cpp引擎及多种模型）、配置和测试步骤，并配有截图。内容还包括本地大模型部署方式对比、GPU加速设置及参数优化建议，适合AI初学者和开发者进行本地大模型部署和体验。
本文探讨了为AI Agent编写技能的效果，研究表明人工编写的Skills平均提升16.2个百分点，但效果因领域差异显著，医疗领域提升51.9%，软件工程仅4.5%。研究发现AI生成的Skills无效，提出聚焦具体任务、控制模块数量、人工编写和定制场景等四条实操建议，强调Skills质量比数量重要，人工定制效果更佳。通过实例说明，优化Skills可显著提升Agent效率，甚至小模型加好Skills
文章详解大模型核心架构Transformer与混合专家(MoE)，对比传统RAG与智能体RAG，解析5种AI智能体设计模式、文本分块策略和智能体系统等级，提供LoRA等微调技术。分享学习路径和资源，帮助技术从业者抓住AI风口，系统掌握从理论到实战的大模型技术。
本文详细解析了Transformer架构的四大阶段流程，揭示了其三大"天生瓶颈"：计算量平方增长、专业知识稀释效应和AI幻觉不可避免。针对这些局限，文章提出了垂直领域的三大落地策略：差异化规则设计、强化专业知识模块和合理切分上下文。通过深耕垂直领域，定制专属规则和知识，可在AI竞争中获得持久优势。
本文系统梳理了注意力机制从Self-Attention到Cross-Attention的演进历程，深入分析了Llama架构的实现细节及其在计算效率上的突破。重点探讨了Cross-Attention的多种变体、优化策略以及在智能代码生成和多模态对话系统中的创新应用。文章还前瞻性地提出了注意力机制的未来发展方向，包括动态稀疏注意力、量子注意力机制和神经形态计算等前沿技术。这些研究为提升大模型性能、推动
本文系统梳理了Transformer大模型的核心架构与关键技术，涵盖自注意力机制、位置编码、FFN等基础组件，参数量计算、预训练任务等训练方法，以及微调与PEFT、对齐与强化学习等优化策略。文章详细解析了25个关键知识点，包括Self-Attention计算、多头注意力、RoPE位置编码等核心原理，并探讨了前沿模型架构与工程实践。同时介绍了预训练流程、Scaling Law、分布式训练等预训练技术
#Transformer详解 #Self-Attention #Multi-Head-Attention #QKV矩阵 #位置编码 #LayerNorm #残差连接 #吴恩达课程 #PyTorch实现 #大模型架构
1. LLM（大语言模型）：基于深度学习构建的超大规模语言模型，能理解、生成自然语言并执行复杂任务。2. Transformer：一种基于自注意力机制的深度学习架构，是当前主流大模型（如 GPT、BERT）的核心框架。3. GPT（生成式预训练 Transformer）：基于 Transformer 的生成式预训练模型，擅长自然语言生成，如文本创作、对话交互。
RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。RAG 技术架构图介绍：富文本 主要存储于 txt 文件中，因为排版比较整洁，所以获取方式
是时候给的大动脉了。因为即便它享有当下AI世界基石的地位，但自身问题也是非常明显：一旦遇到复杂的数学题或者需要多步逻辑推理的时候，就开始一本正经地胡说八道了……问题究竟出在了哪里？答案就藏在Transformer的核心机制里——。传统Attention机制本质上像是一种配对比较：每个词只和另一个词直接发生关系，生成一个注意力权重。这种架构虽然擅长捕捉长距离依赖，但在建模复杂、多跳、多点之间的逻辑关
所有学LLM的人都要知道的内容。这可能是对于大语言模型（LLM）原理最清晰、易懂的解读。前段时间，Google DeepMind 的首席科学家兼研究总监 Denny Zhou 在斯坦福大学的 CS25 课程中，分享了大语言模型推理的深刻洞见。作为人工智能领域的领军人物，Denny Zhou 通过这场讲座对 LLM 推理机制及其优化方法进行了系统阐述，揭示了大模型推理的核心原理和最新进展。
MoE（混合专家）模型通过将多个"专家"网络与门控网络结合，实现了高效的大模型训练。门控网络根据输入选择最匹配的Top-K专家进行加权计算，既保留了大规模模型的参数容量，又通过稀疏激活降低了计算成本。MoE通常替换Transformer中的FFN层，保持注意力机制不变。虽然MoE解决了传统稠密模型的计算效率问题，但也面临负载均衡和高资源需求等挑战。这种架构为超大规模AI模型提供
创建自定义Gym环境需要继承gym.Envimport gymself.action_space = spaces.Discrete(3) # 3个离散动作shape=(84,84,3), dtype=np.uint8) # 图像状态空间# 实现环境逻辑# 重置环境状态# 可选的可视化方法passOpenAI Gym提供了Atari游戏环境的封装，通过gym.make('ALE/[游戏名]-v5'
**在深度学习中，多头注意力（Multi-Head Attention）是一种注意力机制。它是对传统注意力机制的一种改进，旨在通过分割输入特征为多个“头部”（head）并独立处理每个头部来提高模型的表达能力和学习能力。**
本文深入解析了Transformer架构的核心组件，包括Input Embedding、Positional Encoding及Encoder-Decoder机制。重点阐述了Self-Attention和Cross-Attention的工作原理，通过信息检索类比解释了Query、Key、Value的交互逻辑。文章详细介绍了多头注意力、前馈神经网络等关键技术，以及残差连接、层归一化等优化手段。同时探
多模态大模型是能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息形式的AI技术，通过编码器、融合机制和解码器实现跨模态理解与生成。它解决了普通大模型在"看图说话"、"多感官协同"和"跨模态生成"场景中的局限，在工业质检、智能教育、自媒体创作等领域有广泛应用。选择多模态模型应关注核心能力匹配度、性能指标、可扩展性和成本部署难度，GPT-4V和华为云盘古是国内外代表模型。
知识蒸馏的目的是将知识从大型复杂模型转移到更小更高效的模型中。黑盒蒸馏（Black-box）：学生模型仅可访问教师模型的输入和输出白盒蒸馏（White-box）：除了教师模型输入输出外，教师模型的输出分布或中间隐藏状态也可访问当前的主要趋势是：黑盒蒸馏在工业界使用更广泛，因为黑盒蒸馏能利用闭源模型的能力。学术界用白盒蒸馏的研究也比较多，容易挖掘创新点。此外，也有一些工作开始采用白盒蒸馏与黑盒蒸馏相
本文以通俗易懂的方式，为“大模型小白”解析Transformer的核心原理，包括其与大模型的关系、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、Encoder和Decoder的组成等内容，帮助读者全面理解这一支撑现代AI的语言模型基石。前言鉴于ChatGPT、DeepSeek等AI应用的兴起，大模型的风暴很快席卷了整个互联网行业，各个部门或多或少都在学习大模型的相关知识，在这些学习过程中，很容易就发现怎
本文系统解析了Transformer架构在大模型中的核心作用。首先介绍了文本通过Tokenization转化为Token，再经Embedding变为高维向量的过程，并加入位置编码。重点阐述了编码器与解码器的分工：编码器负责语义理解，解码器专注文本生成。最新大模型普遍采用纯解码器架构，因其兼具理解和生成能力，通过自回归方式逐步预测输出。整个过程展示了从参数初始化到文本生成的完整机制，揭示了大模型高效
在之前的文章中，我们已经介绍了从经典transformer到最新的模型架构的变化。不过在实际的工作中，其实大部分同学都很少参与模型的训练，或者直接拿开源的框架就可以轻松实现这一过程，对于底层逻辑不求甚解即可。在后面的内容中，我们会逐步去介绍**RAG、Agent构建**等和实际场景落地相关的内容，从**理论到实践以及场景调优**的手段，由浅入深的了解整个落地的过程。本文主要针对RAG，先进行系统性
一句话定义：Agent是一个“有想法，且能落地”的助理，只需要告诉它“最终要达成什么目标”，它会自己想办法，做决策，解决问题甚至调整步骤。一句话定义：工作流像一条“提前设定好的流水线”，你要先明确“每一步做什么？谁来做？做完交给谁？”它只负责按顺序推荐，不做任何决策，也不会调整步骤。
摘要：本文探讨了软件测试工具投资决策的困境及强化学习（RL）的解决方案。传统方法难以量化ROI和应对技术债，而RL模型可动态优化工具投资组合。通过状态空间、动作空间和奖励函数的设计，RL智能体能实时调整预算分配。实证案例显示，RL决策使某电商平台的年均ROI提升3.2倍，技术债显著降低。实施路径包括数据集成、算法选择、场景仿真和决策输出。未来，多智能体RL将实现跨团队协同和自进化决策，推动测试工具
文章介绍Agent Skills(SKILL.md)作为解决AI编程落地痛点的方案，通过将SOP、上下文和脚本打包成可版本化、可迁移的能力包，使AI编程从"聪明但健忘"变为稳定可复用。作者提供三步落地法：选择重复任务、写最小可用SKILL.md、将高风险步骤脚本化，并预测Skills将成为未来AI产品形态的基础，让"组织能力包"成为核心竞争力。大家好，我是吴哥，专注AI编程、AI智能体。立志持续输
本文综述了强化学习在提升大型语言模型推理能力方面的最新进展，重点介绍了OpenAI o1和DeepSeek-R1等模型如何通过可验证奖励强化学习实现规划、反思和自我纠正等高级推理能力。文章系统分析了RL for LRMs的基础组件（奖励设计、策略优化和采样策略）、面临的挑战以及未来发展方向，旨在推动RL向更通用、更强大的推理模型发展，最终实现ASI。
— 一种融合眼动注视数据、脉冲神经网络（SNN）与 Transformer 的混合架构，专为医学图像分析设计，核心解决传统模型在医疗领域存在的捷径学习、数据稀缺、可解释性差及能耗高等问题，是神经形态计算在医疗影像方向的创新性探索.
AI 是存在非确定性的，它偶尔会“发疯”。代码校验：用正则或 Schema 验证 JSON 格式（最便宜高效）。LLM 裁判：用另一个模型检查回复是否包含敏感信息或事实错误。人工介入（Human-in-the-loop）：在执行涉及金钱（如转账、下单）的操作前，必须暂停并等待人工确认。本篇小结构建 Agent 不是写一段 Prompt，而是设计一套系统。通过反思提升质量，通过工具扩展能力，通过规划
Transformer作为当前大语言模型的基础架构，其核心在于自注意力机制。本文从背景介绍出发，详细解析了注意力机制、多头注意力机制，深入剖析了Transformer的编码器与解码器结构，并阐述了其在并行处理、长距离依赖捕捉、注意力分布灵活性及可扩展性等方面的优势。通过本文，读者将能全面理解Transformer的工作原理，为深入学习大模型打下坚实基础。
本文详细介绍了如何使用PyTorch从零开始构建完整的Transformer模型。内容涵盖了位置编码、多头注意力、前馈网络、编码器层、解码器层等关键组件的实现，并提供了完整的模型结构和训练示例。文章还讨论了模型的应用场景和性能优化技巧，适合想要学习大模型的小白程序员参考和收藏。
本文详细解析了Transformer模型的每一层结构，从输入表示层的词嵌入与位置编码，到编码器的多头自注意力机制和前馈网络，再到解码器的掩码自注意力与编码器-解码器注意力，最后是输出层的线性变换与softmax。文章通过具体的数学计算示例，帮助读者理解Transformer的完整计算流程，并探讨了关键技术与优化细节，如缩放点积注意力、多头注意力的优势、残差连接的作用等。此外，还介绍了Transfo
本文探讨多能力大模型Agent的上下文管理难题，分析全量加载、多Agent架构和RAG三种方案的局限性，提出Skill机制作为解决方案。Skill采用渐进式披露策略，将知识加载分为元数据、指令和资源三个层次，实现启动时轻量、执行时精准、使用时完整的上下文管理。该机制支持无限扩展领域数量，赋予模型自主选择能力，降低维护成本，适合多领域知识密集型应用，但也存在运行时上下文未隔离等局限性。背景：多能力
本文详细介绍如何利用LangChain的LLM Graph Transformer工具从非结构化文本构建知识图谱。文章对比了工具模式和提示模式两种工作方式，强调定义图谱模式(schema)对提升抽取一致性的关键作用，并通过实际案例展示了不同配置对知识图谱质量的影响。最后演示了如何将结果导入Neo4j图数据库，为构建高质量知识图谱提供了从理论到实践的完整指导。
《Attention Is All You Need》论文摘要： Transformer是一种基于纯注意力机制的序列转换模型，摒弃了传统的循环和卷积结构。其核心创新包括：1）多头自注意力机制，通过并行计算实现全局依赖建模；2）位置编码，使用正弦函数注入序列顺序信息；3）位置前馈网络增强非线性表达能力。实验表明，Transformer在机器翻译任务中取得SOTA效果（英德28.4 BLEU，英法41
本文深入解析大语言模型的技术演进与核心原理。从Transformer架构的分野出发，详细对比了Encoder和Decoder-Only结构的特性差异。重点剖析了DeepSeek架构的创新之处：包括RMSNorm归一化、SwiGLU激活函数、RoPE旋转位置编码、MLA多头潜在注意力以及MoE混合专家模型等关键技术。文章还系统讲解了预训练阶段的ScalingLaw、数据预处理和NextTokenPr
超高规格团队，重新审视RL推理领域发展策略。在人工智能的发展中，强化学习 (RL) 一直是一种非常重要的方法。自 1998 年 Sutton 提出强化学习概念以来，就明确了只要给出明确的奖励信号，智能体就能学会在复杂环境中超越人类。在 2013 年，DeepMind 就展示过一个小实验：用 RL 训练的智能体，只凭屏幕上的像素和得分反馈，就能学会玩上世纪的街机游戏《打砖块》。
transformer
——transformer
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
DAMO开发者矩阵
