华为《智能世界2035》报告展望未来十年十大技术趋势，包括AGI突破、AI智能体演进、人机协同编程、多模态交互、具身智能等。预测2035年AI将深度融入医疗、教育、制造等领域，实现物理与数字世界融合，推动"智能低碳"发展，同时强调平衡技术发展与伦理安全，确保AI普惠可持续发展。

上下文工程是超越传统提示工程的新兴学科，对LLM信息流进行系统性重构。它将上下文视为结构化集合(C=A(c_instr, c_know, c_tools, c_mem, c_state, c_query))，包含六大核心组件。文章详解了三大基础组件(检索生成、处理、管理)和四大前沿架构(RAG演进、记忆系统、工具集成、多智能体)，为构建更强大可靠的AI系统提供了系统性方法论，标志着从"感性"调教到

本文详细介绍了AI大模型部署中的模型压缩与加速技术，包括量化、剪枝和知识蒸馏三种核心方法。量化通过降低参数精度减少存储和计算开销；剪枝移除模型冗余结构减少参数量；知识蒸馏让小模型学习大模型性能。文章还讨论了如何组合这些技术并结合推理引擎优化，以在保持精度的同时显著提升推理速度，解决大模型在边缘设备和低延迟应用中的部署问题。

这篇文章是沙丘智库发布的企业大模型应用指南，系统解答了企业在大模型应用过程中的12个关键问题，包括建设规划、AI基础设施构建、技术创新路径、RAG系统与AI Agent构建、应用场景与行业渗透、落地案例分析、市场格局以及安全风险管理等。文章基于对1000+企业大模型落地案例的研究，为不同行业企业提供了大模型应用落地的全面指导与最佳实践。

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大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享！！！vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发。

以上就是本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建的基本操作。除此之外，还有更多丰富有趣的功能等待探索。如今大模型遍布各行各业、各个领域，基于RAG方案的私有知识库技术也逐渐发展，成为提升个人工作效率与创造潜能的新风尚。本地部署模型意味着用户能在自己的设备上享受即时响应的智能辅助，无需依赖云端，既保护了个人数据隐私，又确保了操作的低延迟与高可靠性。结合RAG方案的私有知识库，则让每位用户能够构

在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLMs）如GPT-4和LLaMA系列已经展现出令人瞩目的能力。然而，如何充分发挥这些模型的潜力，一直是研究者和实践者关注的焦点。最近，一篇题为《Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4》的论文引起了广泛关注。这篇论文提出了26条提示词原则，旨

为什么是OpenAI作出了ChatGPT，而不是其它机构呢？我们在这里可以做个简单分析。在本文开头，我们提到了OpenAI看待LLM的理念。OpenAI是怎么看待LLM的呢？回顾它不断推出的技术，可以看出，它其实从GPT 1.0开始，基本就坚定地把LLM看做是通往AGI的一条必由之路。具体而言，在OpenAI眼中，未来的AGI应该长这个样子：有一个任务无关的超大型LLM，用来从海量数据中学习各种知

完成本教程后，您将深入了解如何在生产环境中通过各种工具和平台部署和应用大型语言模型，并能将所学知识应用于自己的项目和挑战中。

总有人问我，大语言模型这么强了，究竟能不能代替程序员？我的答案是，大语言模型可以给程序员提效，精简研发团队和流程，但替换还谈不上。LLM出现后，有人说：完蛋了，程序员要大面积失业了。我不这样看。LLM对于软件开发，什么变了？什么没有变？变化的是，基础编码能力的知识平权，进而带来局部效率的提升。没有变的是，现代软件工程对应的是规模化场景下的各种问题，基于LLM实现的编程提效只是其中的一小部分，而其中