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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。

本文深入解析了大模型"健忘"问题的根源及解决方案。大模型因Transformer架构的无状态特性导致上下文稀释、注意力退化和性能悬崖。工业界主要通过应用层"文本记忆"和模型层"张量记忆"两条路径解决，而Dify提出的"记忆编排"方案将记忆控制权还给用户，通过Memory Block实现记忆的可见、可改、可回退，为AI Agent应用提供了灵活可控的记忆架构，使大模型真正"记住该记的事"。

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

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在LLM（大型语言模型）时代，数据标注是模型训练的关键环节，X-AnyLabeling和Label Studio是两款常用的数据标注工具。

檢索增強生成（, RAG），读起来非常绕口，我理解的核心就是就是基于让大模型在做生成的时候，能够基于你的知识生成答案，而不是那种通用的泛泛内容。抛开技术实现原理不看，大家简单理解，就是他可以一定程度显示语义，可以识别语义的相似度。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

智能体式RAG是一种由AI智能体驱动的RAG方法。它通过利用智能体来管理任务、从多个来源获取信息并处理更复杂的工作流，从而增强了标准的RAG流程。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

本文详细解析了大模型核心技术，包括Token分词与Embedding向量表示、模型参数与计费原理、上下文长度概念、提示词工程、RAG检索增强、模型微调及路由技术等。通过通俗语言解释这些复杂概念，帮助读者理解大模型工作机制与应用方法，并提供了从入门到进阶的学习路径，助力小白和程序员快速掌握AI大模型技术。

总结一下，企业AI的架构不是“五层的堆砌”，而是**“业务→应用→插件→模型→数据→硬件”的 逆向推导**——先想“要解决什么业务问题”，再想“用什么应用”，再想“需要什么插件连接模 型和应用”，再想“选什么模型”，再想“需要什么数据”，最后想“买什么硬件”。比如一家零售企业要做“智能客服”，架构应该是这样的：•业务问题：减少客服重复咨询（比如“退换货政策”每天被问100次）；•应用场景：智能客服