人工设计提示模板PET理论简介BERT完型填空任务说明PET微调BERT代码实践GPT2 shift right错位预测任务说明PET微调GPT2代码实践提示学习和有监督学习效果对比人工设计提示模板是指，以自然语言的形式，人工地设计出一个带有为填充词槽的句子模板，将它加入原始的输入中，一齐输入给语言模型，让语言模型以概率的形式填充词槽，从而完成任务。我们以新闻主题分类为例，人工设计提示模型的示意图

最近 Qwen 又有大动作，发布 Qwen3 Embedding 系列模型，而且 MTEB 排行榜上获取多个第一，最重要的还是模型全系列开源。不得不说 Qwen 可能已经完成 rag（Retrieval-Augmented Generation）技术栈的大一统了。以后 Retrieval 部分：语义召回可以使用 Qwen3 Embeding召回排序可以使用 Qwen3 Reranking

上下文工程是设计架构的学科，旨在正确时间向LLM提供正确信息，构建连接模型与外部世界的桥梁。它包含6个核心组件：Agents、Query Augmentation、Ret retrieval、Prompting Techniques、Memory和Tools。通过这些组件解决LLM上下文窗口限制导致的断开连接问题，使AI应用能够可靠工作。最佳AI系统来自更好的工程而非更大的模型，开发者需从提示者转

上下文工程是设计架构的学科，旨在正确时间向LLM提供正确信息，构建连接模型与外部世界的桥梁。它包含6个核心组件：Agents、Query Augmentation、Ret retrieval、Prompting Techniques、Memory和Tools。通过这些组件解决LLM上下文窗口限制导致的断开连接问题，使AI应用能够可靠工作。最佳AI系统来自更好的工程而非更大的模型，开发者需从提示者转

本文全面梳理2025年大模型学习资源，涵盖斯坦福等名校课程、DeepLearning.AI等在线平台教程、开源项目及专题资源。为不同层次学习者提供从入门到精通的学习路径，包括基础理论、实践项目和前沿技术，特别推荐了适合小白和程序员的必看课程，帮助读者系统掌握大模型知识与应用技能。

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文章介绍了AI智能体的定义、工作原理与结构，指出其作为企业下一代操作系统的核心价值。分析了五大落地挑战：数据孤岛、系统集成、成本ROI、安全合规及组织人才断层，并针对大中小企业提出差异化实施建议。AI智能体不仅提升效率，更重构组织形态和决策方式，企业需以场景为牵引、数据为基础、业务为核心，才能真正实现其从"样板间"到"生产线"的转变。

文章介绍了AI智能体的定义、工作原理与结构，指出其作为企业下一代操作系统的核心价值。分析了五大落地挑战：数据孤岛、系统集成、成本ROI、安全合规及组织人才断层，并针对大中小企业提出差异化实施建议。AI智能体不仅提升效率，更重构组织形态和决策方式，企业需以场景为牵引、数据为基础、业务为核心，才能真正实现其从"样板间"到"生产线"的转变。

C3级联架构通过小模型压缩长上下文为潜在token，大模型解码处理，实现20倍压缩比下98%的准确率和40倍压缩比下93%的准确率，远超视觉压缩方案。该方法在文本原生表示上操作，避免了模态转换损耗，验证了自然语言的高冗余性，为LLM处理长文本提供了更高效路径。

C3级联架构通过小模型压缩长上下文为潜在token，大模型解码处理，实现20倍压缩比下98%的准确率和40倍压缩比下93%的准确率，远超视觉压缩方案。该方法在文本原生表示上操作，避免了模态转换损耗，验证了自然语言的高冗余性，为LLM处理长文本提供了更高效路径。