本文详解了大模型中注意力机制的工作原理，解释了Q、K、V向量的生成与作用，展示了模型如何通过计算词间相关性聚焦关键信息。同时分析了全连接注意力在处理长文本时的计算瓶颈，并介绍了最新模型的优化方向。理解注意力机制对于掌握大模型核心技术至关重要，也是AI从业者的必备知识。

本文详解了大模型中注意力机制的工作原理，解释了Q、K、V向量的生成与作用，展示了模型如何通过计算词间相关性聚焦关键信息。同时分析了全连接注意力在处理长文本时的计算瓶颈，并介绍了最新模型的优化方向。理解注意力机制对于掌握大模型核心技术至关重要，也是AI从业者的必备知识。

提示工程是解锁大语言模型潜力的关键技术，文章系统介绍了17种核心提示技巧，从基础的零样本、少样本提示，到高级的思维链、多模态CoT、图提示等。这些技巧通过不同方式引导模型生成更准确、更专业的回答，适用于教育、医疗、企业决策等多个领域。文章强调，根据任务需求灵活组合这些技巧，能够显著提升模型应用效果。随着技术发展，提示工程正向自适应优化、跨模态融合等方向演进，将拓展AI应用边界，为社会创造更大价值。

提示工程是解锁大语言模型潜力的关键技术，文章系统介绍了17种核心提示技巧，从基础的零样本、少样本提示，到高级的思维链、多模态CoT、图提示等。这些技巧通过不同方式引导模型生成更准确、更专业的回答，适用于教育、医疗、企业决策等多个领域。文章强调，根据任务需求灵活组合这些技巧，能够显著提升模型应用效果。随着技术发展，提示工程正向自适应优化、跨模态融合等方向演进，将拓展AI应用边界，为社会创造更大价值。

DeepSeek大模型通过蒸馏技术实现高效训练，利用教师模型生成高质量数据进行监督微调，结合软硬标签损失函数，并采用温度参数控制、动态学习率和正则化等优化技巧。最终模型性能媲美大模型，同时具备运行速度快、资源消耗低的优势，适合算力有限场景部署。

DeepSeek大模型通过蒸馏技术实现高效训练，利用教师模型生成高质量数据进行监督微调，结合软硬标签损失函数，并采用温度参数控制、动态学习率和正则化等优化技巧。最终模型性能媲美大模型，同时具备运行速度快、资源消耗低的优势，适合算力有限场景部署。

本文系统介绍了AI智能体框架的重要性和主流框架的选型对比，包括AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph四种框架。文章详细分析了各框架的核心机制、优势与局限性，帮助开发者理解如何选择适合自己项目需求的智能体框架。通过对比"涌现式协作"与"显式控制"两种设计思路，以及工程化维度的重要性，为构建可靠、高效的大模型智能体应用提供了全面的指导。

本文系统介绍了AI智能体框架的重要性和主流框架的选型对比，包括AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph四种框架。文章详细分析了各框架的核心机制、优势与局限性，帮助开发者理解如何选择适合自己项目需求的智能体框架。通过对比"涌现式协作"与"显式控制"两种设计思路，以及工程化维度的重要性，为构建可靠、高效的大模型智能体应用提供了全面的指导。

文章系统介绍了AI基础设施的七层栈模型，详细讲解了端到端推理链路、核心开源工具选择、KV-Cache优化策略和成本控制方法。作者提供了vLLM、TGI等推理引擎和LangChain等Agent框架的实战建议，并分享了语义缓存、动态批处理等成本优化技巧。最后给出最小可用架构(MVP)实现方案，帮助读者将AI基础设施从成本中心转化为竞争优势。

文章系统介绍了AI基础设施的七层栈模型，详细讲解了端到端推理链路、核心开源工具选择、KV-Cache优化策略和成本控制方法。作者提供了vLLM、TGI等推理引擎和LangChain等Agent框架的实战建议，并分享了语义缓存、动态批处理等成本优化技巧。最后给出最小可用架构(MVP)实现方案，帮助读者将AI基础设施从成本中心转化为竞争优势。