本文以通俗易懂的方式解析大模型核心原理，从Token处理、RAG技术到稠密与稀疏模型架构，全面介绍大模型的"思考"方式。详解预训练与后训练过程，包括监督微调和强化学习如何塑造模型能力，以及蒸馏量化技术如何让大模型落地应用。帮助读者理解AI本质，消除技术焦虑，成为AI时代的明白人。

本文以通俗易懂的方式解析大模型核心原理，从Token处理、RAG技术到稠密与稀疏模型架构，全面介绍大模型的"思考"方式。详解预训练与后训练过程，包括监督微调和强化学习如何塑造模型能力，以及蒸馏量化技术如何让大模型落地应用。帮助读者理解AI本质，消除技术焦虑，成为AI时代的明白人。

本文探讨了RAG在处理复杂任务时的局限性，提出让大模型Agent自主使用文件系统进行上下文管理。文件系统作为卸载机制，让Agent按需加载和持久化数据，既解决了长上下文的Token消耗问题，又保持了数据的完整逻辑结构。相比向量检索，文件系统提供确定性数据访问，更适合代码处理等场景。为Agent提供持久化工作区，可使其分步骤处理复杂任务，大幅提升效率。

本文探讨了RAG在处理复杂任务时的局限性，提出让大模型Agent自主使用文件系统进行上下文管理。文件系统作为卸载机制，让Agent按需加载和持久化数据，既解决了长上下文的Token消耗问题，又保持了数据的完整逻辑结构。相比向量检索，文件系统提供确定性数据访问，更适合代码处理等场景。为Agent提供持久化工作区，可使其分步骤处理复杂任务，大幅提升效率。

本文详细介绍了多智能体协同范式在解决复杂问题中的优势，通过个性化教育案例展示了如何使用LangChain和LangGraph框架构建多智能体系统。文章提供了完整的代码实现，解释了数据流向、节点设计和状态管理，帮助开发者理解如何通过专业化分工和高效协作实现1+1>2的协同效应，提升系统性能和问题解决能力。

本文详细介绍了多智能体协同范式在解决复杂问题中的优势，通过个性化教育案例展示了如何使用LangChain和LangGraph框架构建多智能体系统。文章提供了完整的代码实现，解释了数据流向、节点设计和状态管理，帮助开发者理解如何通过专业化分工和高效协作实现1+1>2的协同效应，提升系统性能和问题解决能力。

RAG（检索增强生成）系统结合信息检索与大语言模型生成能力，通过文档准备和问答处理两个阶段，将私有文档知识与大模型推理能力相结合，解决大模型知识滞后、幻觉等问题。文章详细介绍了RAG系统的工作流程，包括向量化转换、多路检索策略、重排序评分等环节，并针对文档处理、分块策略、向量数据库选型等常见问题提供了解决方案，帮助开发者构建高效的企业级知识库系统。

RAG（检索增强生成）系统结合信息检索与大语言模型生成能力，通过文档准备和问答处理两个阶段，将私有文档知识与大模型推理能力相结合，解决大模型知识滞后、幻觉等问题。文章详细介绍了RAG系统的工作流程，包括向量化转换、多路检索策略、重排序评分等环节，并针对文档处理、分块策略、向量数据库选型等常见问题提供了解决方案，帮助开发者构建高效的企业级知识库系统。

本文系统介绍多模态概念及其在深度学习中的应用，详解模态表示、对齐和融合三大关键技术，涵盖显式/隐式对齐策略和数据级/特征级/目标级融合方法。同时梳理了多模态在视听识别、情感计算、跨媒体检索、图像描述等领域的任务应用，为小白和程序员提供全面的多模态学习路径。

本文系统介绍多模态概念及其在深度学习中的应用，详解模态表示、对齐和融合三大关键技术，涵盖显式/隐式对齐策略和数据级/特征级/目标级融合方法。同时梳理了多模态在视听识别、情感计算、跨媒体检索、图像描述等领域的任务应用，为小白和程序员提供全面的多模态学习路径。