在本指南中，我们将解释该 hook 的工作原理，并通过实用示例演示消息展示、state 同步、event 监听、tool 渲染以及 interrupt 处理。

今天我们就用最通俗的语言，结合生活中常见的例子，一次性说清楚这两个技术的区别和选择方法！

CUDA 是 NVIDIA GPU 算力释放的关键技术，它将 GPU 从图形处理器拓展为通用计算平台，通过 CUDA开发者能够以相对低的成本实现高性能计算，加速复杂任务的落地，其生态（如支持的框架、库和工具）也在持续扩展，成为现代计算基础设施的重要组成部分。（中文分词和英文不一样，英文分词是一个单词一分，中文是一个汉字一分）L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transform

LLaMA-Factory 提供了完整的中文学习文档，这对英文阅读不太熟练的同学来说，真的非常友好！

Prompt 最初是 NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类，聚类等）会对应一种 Prompt。

今天，我们要介绍一种更智能、更自适应的新一代 RAG 范式——Agentic RAG，尤其是其中的关键策略：Adaptive RAG（自适应检索增强生成）。

最近 AI 圈子里最火的技术莫过于 RAG (检索增强生成)。简单说，就是给大模型“外挂”一个你的私人资料库，让它能回答你公司内部文档、个人笔记里的问题。

最近大模型相关的招聘也非常多，小编整理了一些大模型面试常见问题，供大家参考。希望在找相关机会的同学能有好的收获。

本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，涵盖从基础理论到实践应用的全方位学习路径，为AI开发者提供系统性的技术资源

土木人第一台“外挂大脑”：从 0 到 1 跑通 AnythingLLM(AI知识库），全程截图照着点（一）初步体验-全流程