知识蒸馏是将大模型（教师）能力传递给小模型（学生）的技术，分为白盒（访问内部结构，优化KL散度）和黑盒（仅通过输入输出学习）两种方式。这种方法能在保持高性能的同时大幅减少计算资源消耗，特别适合移动设备和嵌入式系统，是当前大模型优化的重要技术。

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

贡献我们提出了第一个适用于医学领域的多模态少样本学习器，它有望实现新颖的临床应用，例如基于检索到的多模态上下文的基本原理生成和调节。我们创建了一个新颖的数据集，可以对一般医学领域的多模态少样本学习器进行预训练。我们创建了一个新颖的 USMLE 式评估数据集，将医学 VQA 与复杂的跨专业医学推理相结合。我们强调现有评估策略的缺点，并使用专用的评估应用程序与医疗评估员一起对开放式 VQA 世代进行深

本文深入剖析了7种AI Agent形态，从单体到复合，再到端侧，详细阐述了每种形态的运作机制、适用场景及局限性。区别于普通AI工具，Agent具备感知环境、自主推理、决策和执行能力，适用于不同复杂度的任务。文章强调，AI产品选型需根据任务复杂度、自主性需求和隐私延迟约束，而非盲目追求高自主性。通过本文，读者能清晰判断各类AI产品所属形态及能力层级，为产品开发提供实用指导。

本文介绍了AI领域三个主要发展方向：AI应用开发工程师、AI Agent开发和AI全栈开发。AI应用开发工程师侧重集成AI能力解决业务问题；AI Agent开发则关注创建能自主执行任务的智能体；AI全栈开发则涵盖从数据处理到应用交互的完整流程。文章详细阐述了每个方向的核心职责、技能要求及适合人群，并给出转型建议，鼓励程序员小白利用现有优势，从AI应用开发入手，快速切入AI领域。

本文深入浅出解析AI大模型（如Claude、GPT）的核心机制，从“预测下一个词”的基本原理出发，逐步揭示Token、向量、神经网络、Transformer架构等关键技术。文章避免了复杂的数学公式，以清晰的逻辑和实例讲解LLM如何理解语言、学习知识，并涵盖训练过程、提示词工程、RAG、Agent等前沿应用。特别介绍Anthropic的Constitutional AI创新路径，以及Openclaw

★我们平时使用的等Ai对话工具，其服务器都是部署在各家公司的机房里，如果我们有一些隐私数据发到对话中，很难保证信息是否安全等问题，如何在保证数据安全的情况下，又可以使用大语言模型，Ollma（哦拉玛）可以告诉你答案！

推理是智能的核心，它塑造了决策、得出结论以及在不同领域进行泛化的能力，大语言多模态推理模型（LMRMs） 作为一种有前景的范式应运而生，提出了一个全面且结构化的多模态推理研究综述，围绕一个四阶段的发展路线图展开：

这块主要参考自https://tianchi.aliyun.com/dataset/145784本文主要介绍了多模态RAG中的embedding，看有哪些主流的开源模型，然后顺便看看图文对数据集，这些都可以多看看。

如果说2023年见证了大语言模型的“寒武纪大爆发”，那么2024年则是多模态大模型“元年”。GPT-4o的出现让大家见识到多模态能力引入，给下游应用生态带来的巨大改变。随之而来的，RAG技术也将逐渐从单语言模态的RAG进化到多模态RAG。本文将带大家速览多模态RAG技术的原理及实现。